Enero - Junio 2025
Volumen 15
N´umero 1
P´aginas 1 - 54
e-ISSN: 1390-5902
revistas.unl.edu.ec/index.php/cedamaz
Enero - Junio 2025
Volumen 15
N´umero 1
P´aginas 1 - 54
e-ISSN: 1390-5902
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Ph.D. Pa´ul Eguiguren
CEDAMAZ
E-ISSN: 1390-5902
PBX: (593) 07 - 2545100
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Esta obra esta sujeta a la licencia internacional CC
BY-NC-ND 4.0 L M N Q
´
INDICE
ART´
ICULOS
CIENCIAS FORESTALES, BIODIVERSIDAD Y MEDIO AMBIENTE
Especies forestales potenciales como componentes agroforestales en fincas de
Coffea arabica L., en dos pisos altitudinales del cant´on Palanda
Luis Mu˜noz-Chamba y Servio Saritama 1
Servicios ecosist´emicos del arbolado urbano en la ciudad de Loja, Ecuador
Cecilia Deicy Lozano, Mar´ıa Fernanda Macas, Nohemi Jumbo,
Paulina Fern´andez y Darwin Pucha 8
CIENCIAS EXACTAS E INGENIER´
IAS
Evaluaci´on espacial multicriterio para la localizaci´on ´optima
de plantas de bioenerg´ıaen Ecuador usando SIG
Mar´ıa Eliza Vega-I˜niguez, Yulissa del Cisne Mar´ın-Apolo y Danny Ochoa-Correa 19
Optimizaci´on de dise˜no de mallas a tierra a trav´es del an´alisis de la
resistividad del suelo: Una investigaci´on integral para el
sector de Sangolqu´ı
Flavio Barbosa, Santiago P´erez y Kevin Avil´es 27
Estudio qu´ımico-mineral´ogico de una antigua escombrera del ´area
minera de Barruecopardo (Salamanca): Implicaciones
medioambientales
Oscar Estrella, Ascensi´on Murciego Murciego y Esther ´
Alvarez Ayuzo 36
Optimizaci´on de la Captura y Procesamiento de Im´agenes SWIR
para la Detecci´on de Defectos en Paneles Fotovoltaicos
Franklin G´omez-L´opez, Danny Ochoa-Correa e Isabel Cabrera-Carrera 48
INDEX
ARTICLES
FOREST, BIODIVERSITY AND ENVIRONMENTAL SCIENCES
Potential forest species as agroforestry components on
Coffea arabica L., farms at two altitudinal levels in the Palanda canton
Luis Mu˜noz-Chamba and Servio Saritama 1
Ecosystem services of urban trees in the city of Loja, Ecuador
Cecilia Deicy Lozano, Mar´ıa Fernanda Macas, Nohemi Jumbo,
Paulina Fern´andez and Darwin Pucha 8
EXACT SCIENCES AND ENGINEERING
Spatial Multi-Criteria Assessment for Optimal Biomass Power
Plant Siting in Ecuador Using GIS
Mar´ıa Eliza Vega-I˜niguez, Yulissa del Cisne Mar´ın-Apolo and Danny Ochoa-Correa 19
Optimization of the design for ground grid systems through the analysis
of soil resistivity: A comprehensive investigation for the sector
of Sangolqui
Flavio Barbosa, Santiago P´erez and Kevin Avil´es 27
Chemical-mineralogical study of an old dump in the mining area
of Barruecopardo (Salamanca): Environmental implications
Oscar Estrella, Ascensi´on Murciego Murciego and Esther ´
Alvarez Ayuzo 36
Optimization of SWIR Image Capture and Processing for
Defect Detection in Photovoltaic Panels
Franklin G´omez-L´opez, Danny Ochoa-Correa and Isabel Cabrera-Carrera 48
e-ISSN: 1390-5902
CEDAMAZ, Vol. 15, No. 1, pp. 1–7, Enero–Junio 2025
DOI: 10.54753/cedamaz.v15i1.2368
Especies forestales potenciales como componentes agroforestales en fincas de
Coffea arabica L., en dos pisos altitudinales del cantón Palanda
Potential forest species as agroforestry components on Coffea arabica L., farms at two
altitudinal levels in the Palanda canton
Luis Muñoz-Chamba 1,* and Servio Saritama 2
1Carrera de Ingeniería Forestal, Grupo de Investigación en Biodiversidad, Universidad Nacional de Loja, Ecuador
2Maestría en Restauración de Paisajes Tropicales, Universidad Nacional de Loja
*Autor para correspondencia: luis.munoz@unl.edu.ec
Fecha de recepción del manuscrito: 09/11/2024 Fecha de aceptación del manuscrito: 07/02/2025 Fecha de publicación: 30/06/2025
Resumen—El cultivo de Coffea arabica en el cantón Palanda, provincia de Zamora Chinchipe, es ejecutado en fincas cafetaleras en
asociación con especies arbóreas. Este estudio evaluó especies forestales como potenciales componentes agroforestales en asociación con
Coffea arabica, en dos pisos altitudinales del cantón Palanda. Se seleccionaron ocho fincas de aproximadamente una hectárea, cuatro en
el piso altitudinal bajo y cuatro en el piso alto. Se midieron todos los individuos con DAP ≥a 5 cm. Por especie se identificaron los
beneficios biológicos y socioeconómicos mediante el coeficiente de importancia de las especies; y posterior se evaluó y agrupo especies
en cuatro categorías de adecuación. La composición florística asociada al cultivo de C. arabica, fue de 26 especies y 337 individuos en el
piso alto; y, 30 especies y 231 individuos para el piso bajo. La diversidad fue media y no existió diferencias entre la composición florística
entre pisos. Se determinaron 15 especies con mayor beneficio ecológico y socioeconómico, 10 para el piso alto, dos para el bajo y tres
fueron compartidas entre pisos. El 22% de las especies fueron muy adecuadas y un 32% adecuadas para ser potenciales componentes de
sistemas agroforestales en asociación con C. arabica. La composición y diversidad registrada en las fincas cafetaleras resultó fundamental
para la estabilidad ecológica, resiliencia y sostenibilidad de los sistemas agroforestales. Destacan las especies frutales como las de mayor
importancia ecológica, y las frutales y maderables como potenciales componentes agroforestales, garantizando una variedad de beneficios
ecológicos y socioeconómicos para los sistemas agroforestales.
Palabras clave—Agroecología, Pisos altitudinales, Restauración de paisaje, Servicios ecosistémicos.
Abstract—The cultivation of Coffea arabica in the Palanda canton, Zamora Chinchipe province, is practiced on several coffee farms
in association with various tree species. This study evaluated tree species as potential agroforestry components associated with Coffea
arabica at two altitudinal levels in the Palanda canton. Eight farms were selected, four at lower altitudes and four at higher altitudes. All
individuals with a diameter at breast height (DBH) ≥5 cm were measured. Por each species, biological and socioeconomic benefits were
identified using the importance coefficient, after which species were evaluated and grouped into four suitability categories. The floristic
composition associated with C. arabica cultivation comprised 26 species and 337 individuals at higher altitudes, and, 30 species and 231
individuals al lower altitudes. The diversity was moderate, with no significant differences in floristic composition between altitudinal levels.
Fifteen species with the greatest ecological and socioeconomic benefits were identified: 10 at higher altitudes, two at lower altitudes, and
three common to both levels. Twenty-two percent of the species were deemed highly suitable, and 32% were considered appropriate as a
potential components of agroforestry systems associated with C. arabica. The recorded composition and diversity on coffee farms were
essential for the ecological stability, resilience and, sustainability of agroforestry systems. Fruit species emerged as the most ecologically
valuable, while fruit and timber species were identified as potential agroforestry components, guaranteeing a variety of ecological and
socioeconomic benefits for agroforestry systems.
Keywords—Agroforestry, Altitudinal levels, Ecosystem services, Landscape restoration.
INTRODUCCIÓN
La agroforestería, aplicada en fincas cafetaleras ubicadas
en diferentes pisos altitudinales, se presenta como co-
mo una estrategia para el aprovechamiento sostenible de la
tierra en paisajes con presión agrícola. Al integrar especies
forestales potenciales con cultivos de Coffea arabica L. den-
tro de una misma unidad de producción (Ramos-Veintimilla
et al., 2005; Nair, 2011), se buscar mejorar la productividad
de los sistemas agrícolas, manteniendo como principios fun-
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0. 1
ESPECIES FORESTALES POTENCIALES MUÑOZ-CHAMBA et al.
damentales la biodiversidad, la sostenibilidad y la resilien-
cia del agroecosistema (Celi-Delgado y Aguirre-Mendoza,
2022).
La implementación de sistemas agroforestales con espe-
cies arbóreas adecuadas contribuye a conservar la biodiver-
sidad, mejorar la calidad del suelo mediante el control de
la erosión, y aumentar la conectividad del paisaje. En este
contexto, la agroforestería permite reducir la expansión de
la frontera agrícola y la disminución de monocultivos, apor-
tando una alternativa productiva que combina la restauración
funcional con el uso sostenible del suelo (Farfán-Valencia,
2014; Nair, 2011).
En el cantón Palanda, provincia de Zamora Chinchipe,
la producción de Coffea arabica L, café, representa una de
las principales actividades que dinamizan la economía lo-
cal, provincial y nacional. Este cantón se caracteriza por po-
seer condiciones edafoclimáticas adecuadas para la produc-
ción de Coffea arabica,. Este cultivo representa un dinamis-
mo económico para el país, se cultiva en las cuatro regiones
naturales del Ecuador, establecidos en combinación con sis-
temas agroforestales; y, en el cantón Palanda, no es la ex-
cepción, pues los cultivos de café contribuyen al desarrollo
comunitario al permitir a las familias cafetaleras mejorar la
producción de café, los ingresos económicos y cubrir las ne-
cesidades económicas (Vaca et al., 2018).
Bajo este contexto, un importante número de fincas ca-
fetaleras del cantón Palanda se encuentran bajo la dinámica
de producción de café bajo sistemas agroforestales, (GAD
Palanda, 2020). Sin embargo, los problemas asociados a los
procesos de producción y conservación de la biodiversidad
no son ajenos, al contrario, existe una falta de atención en el
sector cafetalero referente al conocimiento de que especies
forestales son adecuadas para establecer un sistema agrofo-
restal, lo que dificulta el aprovechamiento y maximización
de los recursos y la disponibilidad de servicios ecosistémi-
cos, limitado la toma de decisiones y el desarrollo de prác-
ticas sostenibles en el sector. Por lo tanto, la agroforestería,
como un enfoque de restauración de tierras agrícolas en Pa-
landa, se presenta como una solución prometedora, ya que
combina elementos de la agricultura y la silvicultura en una
misma unidad de terreno.(GAD Palanda, 2020).
Particularmente, la selección y uso de especies forestales
adecuadas para la asociación con el cultivo de café, Coffea
arabica L., es un tema de estudio pertinente, por lo que esta
investigación tiene como objetivo evaluar especies foresta-
les potenciales como componentes agroforestales en fincas
de Coffea arabica L., en dos pisos altitudinales del cantón
Palanda.
MATERIALES Y MÉTODOS
Área de estudio
Palanda es un cantón que está ubicado al sur de Ecuador,
en la provincia de Zamora Chinchipe, limita al norte con el
cantón Zamora, al sur con el cantón Chinchipe, al este con el
cantón Nangaritza y el departamento de Cajamarca – Perú, y
al oeste con la provincia de Loja (Figura 1). Se localiza en un
rango altitudinal desde los 600 m s.n.m. a 3000 m s.n.m. La
superficie del cantón es de 2042,18 km2, con una población
aproximada a 8444 habitantes.
Fig. 1: Área de estudio en el cantón Palanda, provincia de Zamora
Chinchipe
Tres tipos de climas se pueden reconocer en el cantón Pa-
landa, como el mesotérmico semihúmedo con temperaturas
entre 12 °C y 20 °C, humedad relativa entre 65% y 85%
y precipitación anual entre 700 mm y 2000 mm; el tropical
mega-térmico húmedo, con temperatura promedio anual de
25 °C, humedad relativa entre 70% y 90% y una precipita-
ción anual de 700 mm a 2000 mm; y, el ecuatorial frío de alta
montaña, con una temperatura promedio anual de 20 °C, hu-
medad relativa que supera el 80% y una precipitación anual
entre 800 mm a 2000 mm (GAD Palanda, 2020).
Número, selección y tamaño de las fincas con produc-
ción de Coffea arabica L.
El número de fincas con producción de C. arabica selec-
cionadas para el presente estudio fueron ocho. Cuatro fincas
localizadas en el piso altitudinal bajo, entre 900 m s.n.m a
1300 m s.n.m; y, cuatro en el piso altitudinal alto, entre 1300
m s.n.m. a 1600 m s.n. m. El acceso a las fincas fue con el
permiso de la Asociación Agro artesanal de Productores Eco-
lógicos de Palanda y Chinchipe (APECAP). El tamaño de las
fincas seleccionadas fue de aproximadamente una hectárea
de terreno.
Caracterización florística de las especies forestales
presentes en las fincas
Se realizó un inventario de las especies arbóreas con un
diámetro a la altura del pecho (DAP) ≥a 5 cm, incluidas las
palmas, establecidas en cada una de las fincas con producción
de C. arabica. Mediante recorridos y con el acompañamien-
to de los propietarios de las fincas, se registró información
como el nombre común de las especies y la medición de va-
riables dasométricas a nivel individuos como: DAP mayor e
igual de cinco centímetros, altura total (m), diámetro prome-
dio de la copa del árbol (m2), y forma de la copa.
Evaluación de beneficios biológicos y socioeconómi-
cos de las especies forestales
La identificación de beneficios biológicos y socioeconó-
micos de las especies arbóreas presentes en las fincas con
producción de C. arabica se obtuvo mediante el levantamien-
to de información primaria, para lo cual se aplicaron encues-
tas semiestructuradas. La población objetivo fue de 193 so-
2
e-ISSN: 1390-5902
CEDAMAZ, Vol. 15, No. 1, pp. 1–7, Enero–Junio 2025
DOI: 10.54753/cedamaz.v15i1.2368
cios de la APECAP, de los cuales se tomó una muestra de 31
productores. La selección de la muestra correspondió a cri-
terios cualitativos que APECAP utiliza en diversos procesos
de evaluación y control, como experiencia en temas agrofo-
restales y disponibilidad para participar en el estudio.
La encuesta semiestructurada constó de tres secciones que
fueron: 1) información sociodemográfica, 2) uso, demanda
e importancia de las especies forestales; y, 3) información
económica y especies forestales de interés por los produc-
tores. Con la información levantada en campo, se estimó el
coeficiente de importancia de las especies (CIE), que permi-
te identificar sus beneficios biológicos y socioeconómicos. El
CIE contempló tres componentes: nivel de utilización (NU),
la importancia biofísica (IB) y la demanda de comercializa-
ción de la especie (DC), reflejando así el potencial funcional
y económico de cada especie (Castillo-Angulo et al., 2021).
La fórmula para su cálculo fue:
CIE =3NU +2IB +DC
6(1)
El nivel de utilización (NU) se asignó en función de la im-
portancia de cada especie dentro de las fincas en asociación
con C. arabica, considerando tres categorías: muy alta ( tres
o más usos), alta (2 usos), y baja (un solo uso). La importan-
cia biofísica (IB) se evaluó según la frecuencia de la espe-
cie, y se clasificó en cuatro categorías; alta frecuencia 3 (70 -
100%), media frecuencia 2 (31 - 69%), baja frecuencia 1 (1 -
30%) y muy baja frecuencia - 0 (0,1 - 0,9%). La demanda de
comercialización (DC) se determinó a partir de la percepción
de los productores, enfocándose exclusivamente en el interés
comercial por especies maderables. Se asignaron valores de
3 a las especies consideradas altamente demandadas, 2 para
las medianamente demandadas, 1 para las de poco demanda,
y cero para especies sin demanda en este tipo de uso.
Especies forestales potenciales para sistemas agrofo-
restales
La selección de especies forestales potenciales para formar
parte de sistemas agroforestales en asociación con C. ara-
bica, se hizo en función de una evaluación de criterios que
fueron seleccionados de acuerdo a información secundaria y
evaluados mediante una escala de 1 a 4 (Tabla 1) (Romero
Mejía, 2005). Las especies evaluadas fueron priorizadas en-
tre las de mayor CIE y de interés para los propietarios de las
fincas.
Posteriormente, las especies forestales evaluadas fueron
agrupadas en cuatro categorías presentes en la Tabla 2.
Análisis de la información
La información recolectada fue analizada mediante esta-
dística descriptiva (totales y promedios). Para comparar las
variables de las especies arbóreas entre los dos pisos altitudi-
nales, se empleó la Prueba t-Student (α=0,05), con especial
énfasis en la diversidad. De igual manera, se utilizó un análi-
sis multidimensional no métrico (NMDS) y la prueba no pa-
ramétrica ANOSIM para evaluar la similitud de las especies
forestales entre los dos pisos altitudinales.
RESULTADOS
Composición y diversidad arbórea asociada a fincas
de Coffea arabica L.
La composición florística de especies con DAP ≥5 cm
asociadas al cultivo de C. arabica en ocho fincas del cantón
Palanda estuvo determinada por un total de 568 individuos
y 42 especies. Para el piso altitudinal alto, se registraron 26
especies y 337 individuos; y, para el piso bajo fueron 30 es-
pecies y 231 individuos. Entre las especies con mayor abun-
dancia para el piso alto sobresalieron Erythrina edulis, Inga
edulis, Erythrina ulei, Musa x paradisiaca yLafoensia puni-
cifolia; mientras que, para el piso bajo fueron Musa x para-
disiaca, Cordia alliodora, Bactris gasipaes, Inga spectabilis,
yFicus involuta.
En cuanto a la diversidad, el piso altitudinal bajo presen-
tó un mayor número de individuos, especies y familias. En
ambos pisos altitudinales se registraron árboles, arbustos y
arbustos roseta; y, las palmas estuvieron presentes solo en el
piso bajo. Los índices de diversidad Shannon y Simpson de-
terminaron una diversidad media y alta, respectivamente, en
ambos pisos altitudinales (Tabla 3). Sin embargo, estos va-
lores no mostraron diferencias significativas según la prueba
t de Student (Shannon p= 0,74 > 0,05; Simpson p= 0,74 >
0,05).
En relación con la similitud de las especies con DAP ≥5
cm entre los dos pisos altitudinales, el análisis escalamiento
multidimensional no métrico (NMDS) y la prueba no para-
métrica ANOSIM, determinaron que no existen diferencias
significativas en la composición de especies vegetales entre
fincas (ANOSIM, R=0,1042, p=0,3387) y entre pisos altitu-
dinales (ANOSIM, R=0,1146, p=0,2371), es decir, no existe
una marcada disimilitud.
Fig. 2: Análisis de escalamiento multidimensional no métrico
(NMDS) entre fincas y pisos altitudinales de la vegetación
asociada asociadas con C. arabica
Beneficios biológicos y socioeconómicos de las espe-
cies forestales
Se determinaron 15 especies con mayor beneficio ecológi-
co y socioeconómico (CIE) para los productores de la APE-
CAP en las fincas en asociación con C. arabica. De estas, 10
especies correspondieron al piso altitudinal alto, dos para el
piso bajo y tres fueron compartidas para los dos pisos (Tabla
4).
3
ESPECIES FORESTALES POTENCIALES MUÑOZ-CHAMBA et al.
Tabla 1: Criterios para evaluación de las especies forestales potenciales en un SAF y la escala de evaluación.
Criterios Escala de valoración
1 2 3 4
Uso para madera No útil Poco útil Útil Muy útil
Usos diferentes a la madera (frutos, flores,
hojas, resinas, entre otros).
No útil Poco útil Útil Muy útil
Conservación del suelo Muy baja Baja Alta Muy alta
Interés del propietario Muy baja Baja Alta Muy alta
Regulación de sombra y microclima Muy baja Baja Alta Muy alta
Aumento de la biodiversidad Muy baja Baja Alta Muy alta
Importancia económica de las especies
(CIE)
Muy baja Baja Alta Muy alta
Fuente: Elaboración propia
Tabla 2: Interpretación de los valores obtenidos en la evaluación
de los criterios para la selección de especies forestales para el SAF.
Valores Interpretación
1–7 No adecuadas
8–14 Poco adecuadas
15–21 Adecuadas
22–28 Muy adecuadas
Tabla 3: Diversidad específica para las fincas asociadas con C.
arabica en dos pisos altitudinales en el cantón Palanda.
Parámetro Piso altitudinal
Alto Bajo
Número de especies 26 30
Número de individuos 337 231
Número de familias 16 20
Número de especies arbóreas 17 25
Número de especies arbustivas 7 2
Número de especies arbusto roseta 2 2
Número de especies de palma 0 1
Índice de Shannon 2,54 2,50
Índice de Simpson 0,88 0,87
Fuente: Elaboración propia
Especies potenciales para asociación con C. arabica
Se evaluaron un total 45 especies, entre las que se encon-
traron en las fincas productoras de café con las especies de
interés por parte de los propietarios. El 22,22% de las es-
pecies se agruparon como muy adecuadas, el 31,48% como
adecuadas, 27,78% medianamente adecuadas y el 18,52%
fueron inadecuadas (Tabla 5).
DISCUSIÓN
Composición y diversidad arbórea asociada a fincas
de Coffea arabica L.
La composición florística de las especies con DAP ≥5 cm
asociadas al cultivo de C. arabica presentó variabilidad en-
tre los pisos altitudinales alto y bajo. Se registraron especies
propias de cada piso, como Inga edulis yErythrina edulis
en el piso alto, mientras que Bactris gasipaes predominó en
el piso bajo. Al comparar estos resultados con otros estudios
que consideran gradientes altitudinales, se identificaron dife-
rencias en la riqueza especifica, lo que sugiere que la com-
posición arbórea puede variar significativamente a lo largo de
gradientes altitudinales. De acuerdo con Fischer et al. (2011),
estas diferencias podrían estar influenciadas por las diversas
configuraciones espaciales o tipos de usos de suelo ocasiona-
das por la intervención antrópica y su efecto en la adaptación
de las especies.
La riqueza especifica fue mayor en el piso altitudinal bajo;
sin embargo, los índices de diversidad de Simpson y Shannon
no presentaron diferencias significativas. Para el presente es-
tudio se podría asumir un importante número de especies ar-
bóreas establecidas en las fincas con cultivos de C. arabica,
manteniendo así altos niveles de biodiversidad, lo que según
Nair (2011), mejora la conectividad del paisaje. Estos resul-
tados fueron un poco similares a los reportados por Muñoz et
al. (2013) en el departamento de Nariño, Colombia, donde se
registraron 40 especies con potencial agroforestal; y, 43 es-
pecies arbóreas en asociación con C. arabica reportados por
Zapata Arango (2019) en Cundinamarca, Colombia.
Beneficios biológicos y socioeconómicos de las espe-
cies forestales
El coeficiente de importancia para las especies (CIE) va-
rió dependiendo del piso altitudinal donde se encontraron las
especies. Algunas de estas tuvieron un alto valor ecológico
y socioeconómico para ambos pisos altitudinales; y, podría
mencionarse que son claves y pueden aprovecharse para me-
jorar la productividad del café, conservar la biodiversidad y
los ingresos económicos de los productores APECAP (Pon-
ce Vaca, et al., 2018). Ejemplos de especies con valores CIE
diferentes por cada piso altitudinal, fueron Citrus sinensis
yCordia alliodora, situación que pudiera explicarse por las
condiciones ecológicas, las condiciones específicas ambien-
tales y las necesidades antrópicas de cada piso, pues las espe-
cies que se desarrollan a altitudes bajas podrían tener acceso
a suelos más ricos y climas más cálidos, favoreciendo su co-
mercialización y utilización. Por el contrario, a altitudes más
altas las especies deben adaptarse a condiciones más frías
y suelos menos fértiles, convirtiéndolas como más valiosas
desde el punto de vista de su importancia biofísica (Escobar
et al., 2005; Fischer et al., 2011; Tesfay et al., 2022). Estas
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e-ISSN: 1390-5902
CEDAMAZ, Vol. 15, No. 1, pp. 1–7, Enero–Junio 2025
DOI: 10.54753/cedamaz.v15i1.2368
Tabla 4: Especies forestales con mayor CIE en las fincas asociadas con C. arabica en dos pisos altitudinales, en el cantón Palanda.
Especies Piso altitudinal IB NU DC CIE
Inga edulis Mart. Alto 3 3 3 3
Inga spectabilis (Vahl) Willd. Alto 3 3 3 3
Citrus limetta Risso Alto 3 3 3 3
Citrus reticulata Blanco Alto y bajo 3 3 3 3
Citrus sinensis (L.) Osbeck Alto y bajo 3 3 3 3
Citrus aurantium Llave & Lexarza Alto 3 3 3 3
Erythrina ulei Harms Alto 3 3 3 3
Bactris gasipaes Kunth Bajo 3 3 3 3
Annona muricata L. Alto 3 3 2 2,8
Eugenia jambos L. Alto 3 3 2 2,8
Pouteria caimito Radlk. Alto y bajo 3 3 2 2,8
Matisia cordata Bonpl. Bajo 3 3 2 2,8
Erythrina edulis Triana ex Micheli Alto 3 3 1 2,7
Psidium guajava L. Alto 3 3 1 2,7
Acnistus arborescens L. Alto 3 3 1 2,7
Nota: IB: importancia biofísica, NU: nivel de utilización, DC: demanda de comercialización, CIE: coeficiente de importancia económica
de las especies.
Tabla 5: Especies forestales categorizadas de acuerdo con su potencial para ser utilizadas en sistemas de producción con C. arabica, para
el cantón Palanda.
Categorías Especies Nro. especies
Inadecuadas Dendropanax sp., Vochysia guianensis Aubl., Dialium guianen-
se (Aubl.) Sandwith, Centrolobium ochroxylum Rose ex Rudd,
Guazuma angustifolia Kunth, Juglans neotropica Diels, Cabra-
lea canjerana (Vell.) Mart., Ficus involuta (Liebm.) Miq., Sa-
pium stylare Müll. Arg., Platymiscium pinnatum (Jacq.) Dugand
10
Medianamente adecua-
das
Persea americana Mill., Persea caerulea (Ruiz & Pav.) Mez,
Lafoensia punicifolia DC., Eucalyptus globulus Labill., Psidium
guajava L., Ochroma pyramidale (Cav. ex Lam.) Urb., Citrus au-
rantium Llave & Lexarza, Ochroma pyramidale (Cav. ex Lam.)
Urb., Bixa orellana L., Guazuma sp., Persea caerulea (Ruiz &
Pav.) Mez, Tectona grandis L. f., Eucalyptus globulus Labill.,
Clarisia racemosa Ruiz & Pav., Minquartia guianensis Aubl.
15
Adecuadas Ochroma pyramidale (Cav. ex Lam.) Urb., Podocarpus oleifo-
lius D. Don, Pouteria caimito Radlk., Citrus sinensis (L.) Os-
beck, Citrus limon (L.) Burm. f., Citrus reticulata Blanco, Ci-
trus limetta Risso, Carica papaya L., Annona muricata L., An-
nona cherimola Mill., Bactris gasipaes Kunth, Matisia cordata
Bonpl., Cabralea canjerana (Vell.) Mart., Eucalyptus globulus
Labill., Pouteria caimito (Miguel) Standl., Eugenia jambos L.,
Veronanthura patens (Kunth) H. Rob.
17
Muy adecuadas Erythrina ulei Harms, Inga spectabilis (Vahl) Willd., Erythrina
edulis Triana ex Micheli, Cedrela odorata L., Musa x paradisia-
ca L., Cordia alliodora (Ruiz & Pav.) Oken, Acacia mangium,
Cecropia sp., Musa sapientum L., Schizolobium parahyba (Vell.)
S.F. Blake, Acnistus arborescens L.
11
Fuente: Elaboración propia
5
ESPECIES FORESTALES POTENCIALES MUÑOZ-CHAMBA et al.
condiciones también influyen en la calidad del café, pues la
maduración más lenta del fruto en altitudes altas exige es-
pecies forestales que provean sombra adecuada y regulen la
temperatura del microclima, contribuyendo indirectamente a
mejorar el perfil sensorial del grano.
En el piso alto, las especies con mayores valores CIE fue-
ron maderables y frutales, destacando los géneros Citrus, In-
ga yErythrina con una importancia no solo maderable y fru-
tal, sino también en su rol dentro de sistemas agroforestales,
pues proporcionan sombra, mejoran la fertilidad del suelo
mediante de fijación de nitrógeno y proveen de sombra pa-
ra el café y la mejora de la estructura del suelo (Torquebiau,
2024; Farfán-Valencia, 2014).
En el piso bajo, predominaron los frutales como Citrus si-
nensis yBactris gasipaes, mismas que destacan por su alta
demanda potencial de tipo comercial. Estas especies cuentan
con un importante valor económico en el mercado, utilizadas
a nivel local, lo que las convierte en especies con potencial
para ser comercializadas a mayor escala beneficiando a los
productores locales (Chemeda et al., 2022).
Por lo tanto, es clave que los productores pertenecientes a
la APECAP puedan desarrollar estrategias de manejo de las
especies, pues la presencia de árboles maderables y frutales
de alta importancia biofísica y socioeconómica, permitirían
maximizar los beneficios de los sistemas productivos garan-
tizando así una seguridad alimentaria y conservación de la
biodiversidad (Ponce Vaca et al., 2018).
Entre algunas estrategias que podrían considerarse están
el manejo de la regeneración de especies arbóreas, las dis-
tancias de plantación adecuadas entre especies y cultivos,
el manejo de la sombra, el fomento a la comercialización
de productos diferentes a la madera de especies como Bac-
tris gasipaes y cítricos, trayendo consigo un aumento de la
productividad y sostenibilidad a largo plazo de los sistemas
agroforestales con beneficios tangibles para los productores
(Ponce Vaca et al., 2018; Correia et al., 2010).
Especies potenciales para asociación con Coffea ara-
bica L.
La agrupación de las especies, con DAP ≥5 cm, en cate-
gorías de adecuación facilitó la selección de las mismas en
cuanto a su potencialidad para formar parte de cultivos con
C. arabica. El 22% de las especies fueron clasificadas como
muy adecuadas lo que refleja el alto potencial de estas para
proporcionar beneficios ecológicos y socioeconómicos para
los productores APECAP (Castillo-Angulo et al., 2021).
Otro importante grupo de especies fueron agrupadas co-
mo adecuadas porque son de interés para los productores y
brindan beneficios importantes como la provisión de sombra,
producción de madera y frutos, y contribuyen a la estabili-
dad del sistema agroforestal. Un caso particular lo representa
Musa x paradisiaca, que a pesar de no ser una especie fores-
tal representa un cultivo que genera beneficios económicos
directos para los productores por tener un valor importante
en los mercados locales, también incrementan la biodiversi-
dad del sistema (Chemeda et al., 2022), tal como lo han de-
mostrado otros estudios en sistemas agroforestales similares
(Valencia et al., 2014).
Es importante destacar especies como Inga spectabilis y
Erythrina ulei que poseen un valor ecológico significativo
para los cultivos con C. arabica, debido a su capacidad para
mejorar la fertilidad del suelo al fijar nitrógeno, lo que mejora
la productividad del café y la salud del suelo (Torquebiau,
2024). Especies maderables como Cedrela odorata, Cordia
alliodora yPouteria lúcuma son también importantes porque
aportan con beneficios como la provisión de sombra para los
cultivos, definen la estructura vertical del sistema y proveer
de ingresos a largo plazo por el valor de la madera.
Los atributos ecológicos, productivos y comerciales de las
especies evaluadas confirman su papel estratégico dentro del
aprovechamiento sostenible de la tierra en sistemas agrofo-
restales asociados con café. Al generar beneficios múltiples
como la provisión de sombra, mejora del suelo, diversifica-
ción de ingresos económicos y aumento de la biodiversidad,
estas especies forestales permiten optimizar el uso de la tie-
rra sin comprometer sus funciones ecológicas, contribuyendo
así a la formación de sistemas de producción más resilientes,
sostenibles y adaptados a las necesidades locales.
CONCLUSIONES
La composición y diversidad de especies con DAP ≥a
5cm en asociación con el cultivo de C. arabica, entre los pi-
sos altitudinales alto y bajo, fue alta sin presentar diferencias
significativas, lo que resulta fundamental para la estabilidad
ecológica, resiliencia y sostenibilidad de los sistemas agro-
forestales. Un importante número de especies con DAP ≥
a 5cm fueron determinadas como de alta importancia eco-
lógica destacando entre estas a las especies frutales, lo que
determina que la importancia ecológica de las especies está
relacionado con la necesidad de obtener beneficios económi-
cos directos a corto plazo. En cuanto a las especies consi-
deradas como potenciales para asociación con cultivo de C.
arabica se estableció una combinación de especies capaces
de proporcionar una diversidad de beneficios ecológicos, so-
cioeconómicos y estabilidad de la integridad ecológica de los
sistemas agroforestales.
AGRADECIMIENTOS
Extendemos los respectivos agradecimientos a la Asocia-
ción Agro artesanal de Productores Ecológicos de Palanda
y Chinchipe (APECAP) y a los propietarios de las fincas
que permitieron realizar los debidos estudios, así como por
el tiempo brindado en el acompañamiento y facilitación de
la información.
CONTRIBUCIONES DE LOS AUTORES
Todos los autores contribuyeron de manera equitativa para
el desarrollo de la presente investigación.
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DOI: 10.54753/cedamaz.v15i1.2374
Servicios ecosistémicos del arbolado urbano en la ciudad de Loja, Ecuador
Ecosystem services of urban trees in the city of Loja, Ecuador
Deicy Lozano 1,*, María Fernanda Macas 1, Nohemi Jumbo 1, Paulina Fernández 2y Darwin
Pucha 1
1Carrera de Ingeniería Forestal, Universidad Nacional de Loja, Loja, Ecuador
2Carrera de Agronomía, Universidad Nacional de Loja, Loja, Ecuador
*Autor para correspondencia: deicy.lozano@unl.edu.ec
Fecha de recepción del manuscrito: 13/11/2024 Fecha de aceptación del manuscrito: 28/04/2025 Fecha de publicación: 30/06/2025
Resumen—Los árboles urbanos desempeñan un papel fundamental en la mejora de la calidad de vida en las ciudades, al ofrecer múltiples
beneficios ambientales como la regulación del clima local, la provisión de confort térmico y la mitigación del impacto ambiental, contri-
buyendo así a la sostenibilidad urbana. Sin embargo, persiste un desconocimiento general sobre la provisión de los servicios ecosistémicos
(SE) que estos espacios generan. En esta investigación se evaluaron cinco SE: almacenamiento de carbono, producción de oxígeno, hábitat
y refugio, calidad del aire, y recreación. Para el almacenamiento de carbono se utilizó una ecuación alométrica basada en el DAP y la densi-
dad de madera. La producción de oxígeno se obtuvo en relación con el carbono secuestrado y los pesos atómicos de carbono y oxígeno. El
hábitat y refugio (VHB), se calculó a partir de la densidad de copa (Dc) y perennidad de las hojas (Pn). La calidad del aire se estimó entre la
absorción y las emisiones de CO2. La recreación se evaluó en parques y la percepción de 620 entrevistados. Se registraron 5 111 individuos,
88 especies, 65 géneros y 34 familias. Se identificaron 10 752,20 Mg C año-1; producción de oxígeno 28 672,54 t año-1 y calidad del aire
negativa. Ocotea sp., Ficus benjamina,Myrcianthes rhopaloides yCallistemon lanceolatus fueron las especies con mayor VHB. En cuanto
a la recreación, las especies con mayor abundancia en los parques fueron: Salix humboldtiana,Fraxinus chinensis yJacaranda mimosifolia.
La cuantificación de SE permitió evidenciar un déficit en la cantidad de árboles para la provisión de servicios de regulación lo cual incide
en la calidad de aire negativa, sin embargo, en los otros SE el suministro es bueno, lo cual es importante para la planificación de ciudades
sostenibles.
Palabras clave—Rasgo funcional, Ecosistema urbano, Cambio climático, Ciudades sostenibles
Abstract—Urban trees play a fundamental role in improving the quality of life in cities by providing multiple environmental benefits, such
as regulating the local climate, offering thermal comfort, and mitigating environmental impacts, thereby contributing to urban sustainability.
However, there is a general lack of awareness regarding the ecosystem services (ES) these spaces provide. In this research, five ES were
evaluated: carbon storage, oxygen production, habitat and shelter, air quality, and recreation. For carbon storage, an allometric equation
based on DBH and wood density was used. Oxygen production was calculated in relation to sequestered carbon and the atomic weights of
carbon and oxygen. Habitat and shelter (HBV) were calculated from crown density (Dc) and leaf perenniality (Pn). Air quality was estimated
between CO absorption and emissions. Recreation was evaluated in parks and the perception of 620 interviewees. 5 111 individuals, 88
species, 65 genera, and 34 families were recorded. 10 752.20 Mg C year-1 were identified; oxygen production 28 672.54 t year-1 and negative
air quality. Ocotea sp., Ficus benjamina, Myrcianthes rhopaloides and Callistemon lanceolatus were the species with the highest HBV.
Regarding recreation, the species with the greatest abundance in the parks were: Salix humboldtiana, Fraxinus chinensis and Jacaranda
mimosifolia. The quantification of ES allowed to show a deficit in the number of trees for the provision of regulation services which affects
the negative air quality, however, in the other ES the supply is good, which is important for the planning of sustainable cities.
Keywords—Functional characteristic, Urban ecosystem, Climate change, Sustainable cities
INTRODUCCIÓN
Los ecosistemas urbanos son elementos fundamentales
dentro del entorno de una ciudad, ya que desempe-
ñan un papel crucial en la calidad ambiental urbana (Tovar,
2006). Estos ecosistemas ofrecen una amplia gama de servi-
cios ecosistémicos (SE), que son esenciales para promover
la sostenibilidad de las áreas urbanas (Sorensen et al., 1998).
Los SE se definen como los beneficios directos e indirectos
que las poblaciones humanas obtienen del funcionamiento de
los ecosistemas. Dichas funciones ecológicas se refieren a la
capacidad de los procesos y componentes naturales para ge-
nerar bienes y servicios que satisfacen, de manera directa o
indirecta, las necesidades humanas (Constanza et al., 1997;
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0. 8
SERVICIOS ECOSISTÉMICOS DEL ARBOLADO URBANO LOZANO et al.
De Groot et al., 2002; Avendaño et al., 2020). Un arbolado
urbano diverso, sano y bien gestionado ofrece una variedad
de SE, por ejemplo, producción de oxígeno, refugio a la fau-
na en las ciudades, reduce las partículas contaminantes en el
ambiente, temperaturas, escorrentía superficial y los ruidos
de las ciudades (Dobbs et al, 2018, Vásquez, 2016).
Uno de los factores que provocan la disminución de áreas
verdes en las ciudades es el crecimiento poblacional, que no
solo ha generado graves daños a la salud de la población sino
a los ecosistemas (Cabezas, 2021). En los países en vías de
desarrollo, el rápido crecimiento de la población urbana no
ha estado acompañado del correspondiente aumento en la
disponibilidad de bienes y servicios básicos como energía,
agua potable limpia, vivienda y saneamiento (FAO, 2016). La
urbanización se ha traducido esencialmente en una expansión
urbana no planificada, acompañada de pautas de producción
y consumo no sostenibles, que conducen, a su vez, a la so-
breexplotación de los recursos naturales en las áreas urbanas
y sus alrededores (Borelli et al, 2018, Castro et al, 2018).
En América Latina, donde más del 80% de la población
vive en zonas urbanas, este crecimiento desordenado, ha ejer-
cido una fuerte presión sobre los ecosistemas urbanos afec-
tando especialmente al arbolado y los bosques urbanos (Cor-
poración Andina de Fomento [CAF], 2018). Como conse-
cuencia, ciudades de países como Uruguay (95,77%), Ar-
gentina (92,46%), Brasil (87,79%), Colombia (82,35%) y
Ecuador (64,79%), que han experimentado un acelerado cre-
cimiento urbano debido a la migración hacia las ciudades —
una tendencia que se mantuvo hasta 2023 y se espera conti-
núe en las próximas décadas (The Global Economy, 2025)—,
se han vuelto especialmente vulnerables a los efectos negati-
vos del cambio climático, como sequías, inundaciones, olas
de calor y el aumento de la temperatura (Naciones Unidas,
2016; FAO, 2016).
El arbolado urbano es una forma de mitigar este tipo de
efectos adversos del cambio climático en los centros pobla-
dos (Escobedo et al., 2011); de manera directa, capturan y
secuestran carbono por largos periodos, ayudan a la filtración
de aguas de escorrentía y minimizan el efecto de las olas de
calor suprimiendo las islas de calor con la provisión de som-
bra y aire fresco bajo su dosel; y de manera indirecta, reducen
las emisiones de CO2, al reducir los consumos de energía ne-
cesarios para proveer aire fresco artificial (Vargas-Gómez y
Molina-Prieto, 2014).
Los bosques urbanos son considerados herramientas valio-
sas en el diseño de ciudades modernas y resilientes (Calaza
et al, 2018, Wolf, 2017). Sin embargo, la escasa difusión y
comprensión sobre el valor ecológico, social y cultural de
los bosques urbanos por parte de la población en general ha
llevado a un desconocimiento que limita la participación ciu-
dadana en su protección, reduce el respaldo a políticas de
conservación y favorece su degradación progresiva. Recono-
cer y valorar estos entornos como componentes esenciales
del bienestar urbano es fundamental para fomentar una re-
lación más consciente y responsable con el entorno natural
dentro de las ciudades. Ante esta realidad, es necesario co-
nocer la capacidad de provisión de los servicios ecosistémi-
cos y la percepción de la ciudadanía, además, el manejo del
arbolado urbano en las ciudades, con el fin de formular direc-
trices técnicas para la gestión, conservación y uso sostenible
de este recurso (Pacha, 2014; Reyes y Gutiérrez, 2010).
Los servicios ecosistémicos del arbolado urbano, como la
captura de carbono, producción de oxígeno, provisión de há-
bitat, recreación y mejora de la calidad del aire, no han sido
cuantificados ni valorados de manera integral en Loja, lo que
limita su incorporación efectiva en la gestión urbana (CAF,
2018). En contraste, existen experiencias internacionales que
demuestran el potencial de estas evaluaciones para mejorar la
planificación ambiental urbana. En Bogotá (Colombia), estu-
dios como el de Montes-Pulido y Forero (2021) han cuantifi-
cado servicios de regulación y culturales en parques urbanos,
evidenciando desigualdades socioespaciales en su provisión.
Asimismo, el caso de la Plaza Alhambra evaluó soluciones
basadas en la naturaleza implementadas en el espacio públi-
co, mostrando beneficios ecológicos y sociales significativos
(Ramírez et al., 2022). En Barcelona (España), se aplicó el
modelo i-Tree Eco para valorar cómo los bosques urbanos
contribuyen a la purificación del aire y a la mitigación del
cambio climático, aportando información clave para las polí-
ticas de sostenibilidad urbana (Baró et al., 2014). Por lo tanto,
en esta investigación el objetivo fue evaluar el valor funcio-
nal ecológico de la provisión de cinco servicios ecosistémi-
cos del arbolado urbano en la ciudad de Loja.
MATERIALES Y MÉTODOS
Área de estudio
El estudio fue realizado en los principales parques y ave-
nidas de la ciudad de Loja (Figura 1). La ciudad de Loja está
ubicada en el cantón y provincia de Loja en la Región Sur del
Ecuador entre las latitudes Sur: -3,99313 y -79,20422, tiene
una superficie de 6 038,88 ha, está ubicada en un rango alti-
tudinal entre 2 100 a 2 700 msnm (Cornejo y Zorrilla, 2013;
Pucha et al., 2023). Posee un clima Ecuatorial Mesotérmico
Semi–Húmedo con una temperatura media anual de 15 °C
y sus valores de precipitación fluctúan alrededor de los 900
mm/año, con una humedad relativa media del aire del 75%
(PNUMA et al. 2007; PDOT GADM Loja, 2021).
Muestreo y levantamiento de información
Los servicios ecosistémicos estimados fueron: i) almace-
namiento de carbono, ii) producción de oxígeno, iii) hábitat
y refugio, iv) calidad del aire, y v) recreación (Tabla 1). Este
estudio se basó en una muestra de 5 111 árboles ≥DAP5cm
en parques y avenidas de la zona norte, centro y sur de la
ciudad de Loja, sin considerar las palmas. A continuación, se
describe la metodología de cada uno de los servicios ecosis-
témicos estudiados.
Almacenamiento de carbono
Para calcular el almacenamiento de carbono en la bio-
masa aérea del arbolado urbano se utilizó la base de datos
del inventario forestal del proyecto de investigación 17-DI-
FARNR-2021: “Dinámica de crecimiento y servicios ecosis-
témicos del arbolado urbano de la ciudad de Loja” desarro-
llado por la Universidad Nacional de Loja. La estimación de
la biomasa arbórea fue calculada aplicando la ecuación alo-
métrica de Chave et al., (2014) el cual es un método no des-
tructivo para estimar la biomasa total de un árbol. Esta ecua-
ción consideró las variables independientes como la densidad
9
e-ISSN: 1390-5902
CEDAMAZ, Vol. 15, No. 1, pp. 8–18, Enero–Junio 2025
DOI: 10.54753/cedamaz.v15i1.2374
Fig. 1: Área de estudio del arbolado urbano de la ciudad de Loja, Ecuador
de la madera por especie y el diámetro del árbol. La mayo-
ría de los valores de densidad de la madera fueron obtenidos
de la base de datos global de densidad de madera (Zanne et
al., 2012) y la densidad de madera de las especies que no se
encontró en dicha base de datos se la obtuvo del estudio rea-
lizado por Cartuche (2022). A continuación, se presenta la
fórmula para el cálculo de la biomasa.
B=exp−1,803 −0,976 ×E+0,976 ×ln(ρ) + 2,673 ×ln(DAP)−0,0299 ×[ln(DAP)]2
(1)
donde: B = Biomasa (kg); ρ= Densidad de la madera (g
cm-3); E= Factor de estrés ambiental; ln = Logaritmo natural;
DAP = Diámetro a la altura del pecho (cm).
A partir de los datos obtenidos de la estimación de la bio-
masa fue determinado el almacenamiento de carbono por me-
dio de la siguiente ecuación (Brown et al., 1986):
C=0,47 ×B(2)
donde: C =Almacenamiento de carbono en t ha-1; 0,47 =
Factor de conversión de biomasa para carbono; B = Biomasa
forestal en t ha-1
Producción de oxígeno
Para determinar la producción de oxígeno de un árbol du-
rante un año se tomó en cuenta la cantidad de carbono al-
macenado en la biomasa, para ello se aplicó la metodología
de Salisbury y Ross (1978) que establece que la producción
neta de oxígeno de los árboles se basa en la cantidad de oxí-
geno producido durante la fotosíntesis menos la cantidad de
oxígeno consumido durante la respiración de las plantas.
Fotosíntesis= nCO2+nH2O+luz →(CH2O) + nO2(3)
Respiración= (CH2O)n+nO2→nCO2+nH2O+energía
(4)
De esta manera, la cantidad de oxígeno producido por el
arbolado urbano fue estimada a partir de la captura de car-
bono en base a los pesos atómicos:
Producción neta de O2(kg/ao) = Carbono secuestrado en la biomasa (kg/ao)×32
12
(5)
Hábitat y refugio
La evaluación del hábitat y refugio se desarrolló conside-
rando el inventario forestal del proyecto de investigación 17-
DI-FARNR-2021: Dinámica de crecimiento y servicios eco-
sistémicos del arbolado urbano de la ciudad de Loja. Para lo
cual se determinó la densidad de la copa (Dc) y perennidad
de follaje (Pn) de cada árbol según su potencial para propor-
cionar hábitat y refugio de avifauna (VHB). Para la densidad
de la copa se usó una escala ordinal de 1 a 3, colocando el
mayor valor (3) a las especies con copa más densa; y para
la perennidad de follaje se tomaron en cuenta tres clases: ca-
ducifolias (1), subperennifolias (2), y perennifolias (3). Des-
pués, se calculó los valores de las clases de cada rasgo con
el fin de que la clase subsecuente de densidad del follaje ten-
ga tres veces el valor de la clase anterior, y para las especies
perennifolias y subperennifolias 2 y 3 veces el valor de las es-
pecies caducifolias. Además, todos los valores se ponderaron
con un factor i= 100/27, de tal manera que puedan expresarse
en el intervalo de la escala ordinal (Casanoves et al., 2011).
La ecuación para determinar el valor de hábitat y refugio fue:
V HB =3d D c−1×Pn ×i(6)
donde: VHB= valor de hábitat y conectividad de avifau-
10
SERVICIOS ECOSISTÉMICOS DEL ARBOLADO URBANO LOZANO et al.
na silvestre; Dc= densidad de la copa; Pn= perennidad del
follaje; factor i= 100/27.
Estimación de la calidad del aire
Para la estimación de la calidad del aire se tomó en cuen-
ta la producción y absorción de gases dentro de la ciudad.
Las emisiones de gases de efecto invernadero fueron cuanti-
ficadas a partir de los valores dióxido de Carbono (CO2) del
transporte terrestre particular de personas, información otor-
gada por la Comisión de tránsito de Loja para el año 2023.
Para realizar el balance entre la producción y absorción fue
utilizada la fórmula propuesta por López Huertas, (2019):
Abs =B×Cc (7)
Ems =V×EmsP (8)
CA =Abs −Ems (9)
donde: Abs = Absorciones de CO2; B = Bosque en áreas
verdes medido en hectáreas; Cc = Capacidad de captura del
bosque en toneladas por año; Ems = Emisiones de CO2; V=
número de vehículos; EmsP= Emisiones promedio de los
vehículos; CA= Calidad del aire.
Recreación
Para evaluar este servicio ecosistémico se describieron las
preferencias de recreación en la población de la ciudad de
Loja mediante la aplicación de las 620 entrevistas. Las pre-
guntas sobre la recreación estuvieron orientadas a la recopi-
lación de información del conocimiento de las áreas verdes,
tiempo de permanencia y preferencias de zonas de recreación
de la población en estudio. Así mismo, se identificó las es-
pecies con mayor abundancia en los parques de la ciudad de
Loja.
Análisis de datos
Para comparar los servicios ecosistémicos entre las zonas
norte, centro, y sur de la ciudad se realizaron histogramas de
distribución de frecuencias de las especies con mayor acu-
mulación de carbono del arbolado urbano. Así mismo, histo-
gramas de las especies con mayores índices de valor de hábi-
tat y refugio. Posteriormente, se comparó las variables acu-
mulación de carbono y producción de oxígeno del arbolado
urbano mediante el análisis de varianza (ANOVA) no para-
métrico de Kruskal Wallis (al no cumplir con el supuesto de
normalidad) y el test de comparación de medias de Wilcoxon
con ajuste de Bonferroni, los resultados se presentan en grá-
ficos de barras para cada una de las variables. Los análisis se
realizaron mediante el uso del software de hojas de cálculo
Microsoft Excel y el software estadístico InfoStat (Di Rienzo
et al., 2011).
RESULTADOS
En el arbolado de la ciudad de Loja fueron registrados
5111 individuos ≥5cm DAP que corresponde a 88 especies,
65 géneros, 34 familias con hábitos de crecimiento de árboles
y arbustos, excepto palmas. La familia Fabaceae fue la más
rica con 17 especies identificadas, seguida por Myrtaceae con
11 sp. Por su parte, las familias Bignoniaceae, Moraceae y
Rosaceae registraron 5 especies cada una. (Tabla 2).
Almacenamiento y almacenamiento de carbono
El almacenamiento de carbono estimado en el arbolado ur-
bano de la ciudad de Loja fue de 10 752,20 Mg C (Tabla 3).
En el sector centro de la ciudad se cuantificó en total 4099,68
Mg C en norte 3 232,06 Mg C y en el sur 3 420,46 Mg de car-
bono en los árboles. El centro de la ciudad de Loja presentó
la mayor acumulación de carbono en el arbolado urbano de
las avenidas, mientras que la menor acumulación de carbono
fue estimada en los parques (Tabla 3).
En la ciudad de Loja el almacenamiento de carbono por
árbol fue de 2,10 Mg/árbol. Al comparar el almacenamien-
to de carbono entre los árboles urbanos de las zonas norte,
centro y sur de la ciudad se obtuvo diferencias estadísticas
(p<0,0001) (Figura 2). Los árboles del centro almacenan la
mayor cantidad de carbono con 2,90 Mg/árbol en compara-
ción con los árboles del norte y sur de la ciudad (Figura 2).
Fig. 2: Almacenamiento de carbono en los árboles urbanos: a)
almacenamiento total de carbono en las zonas norte, centro y sur
de la ciudad de Loja b) carbono medio por árbol
Salix humboldtiana (sauce), con una acumulación de 1
339,12 Mg de carbono, y Schinus molle (molle), con 479,65
Mg, fueron las especies arbóreas con mayor acumulación de
carbono. En contraste, las especies con menor acumulación
fueron Alnus acuminata, con 67,29 Mg, y Muntingia calabu-
ra, con 27,37 Mg en la ciudad de Loja (Figura 3).
Producción de oxígeno
La producción de oxígeno en la ciudad de Loja fue de 28
672,54 t O2, con mayor producción de oxígeno en las aveni-
das. En cuanto a las zonas, el centro se destacó en la produc-
ción de oxígeno con 10 932,49 t O2(Tabla 4).
En la ciudad de Loja la producción de oxígeno por ár-
bol fue 5,6 Mg O2, notándose una diferencia estadística
(p<0,0001) entre las zonas norte, centro y sur de las aveni-
das y parques. El arbolado de la zona del centro en media
aportó la mayor producción de oxígeno por árbol con 7,73
Mg O2; además, los árboles de los parques del centro produ-
cen la mayor cantidad de oxígeno, en promedio 10,52 Mg O2
por árbol (Figura 4).
Salix humboldtiana (sauce), con una producción de
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e-ISSN: 1390-5902
CEDAMAZ, Vol. 15, No. 1, pp. 8–18, Enero–Junio 2025
DOI: 10.54753/cedamaz.v15i1.2374
Tabla 1: Resumen de los métodos aplicados para estimar los servicios ecosistémicos evaluados en el arbolado urbano de la ciudad de Loja
Servicio ecosistémico Rasgo funcional Ecuaciones Referencia
Almacenamiento de car-
bono
Densidad de la madera
(g/cm3)
Diámetro a la altura del
pecho (cm)
AGB =exp(−1,803−0,976E+
0,976ln(ρ) + 2,673ln(DAP)−
0,0299(ln(DAP))2)
Chave et al., 2014
Producción de oxígeno Carbono secuestrado en
la biomasa (t/año)
PO =Carbono secuestrado en
la biomasa ×32
12
Salisbury y Ross, 1978
Hábitat y refugio Densidad de la copa
Perenidad de la copa
V H = (Dc−1)×Pn ×iCasanoves et al., 2011
Calidad de aire Carbono secuestrado en
la biomasa (t/año)
Emisiones de CO2
Abs =B×Cc
Ems =V×EmsP
CA =Abs −Ems
López Huertas, 2019
Recreación Especies sobresalientes
Frecuencia especies
Entrevistas Hernández Santoyo et
al., 2013
Tabla 2: Composición florística del arbolado urbano de la ciudad
de Loja.
Zona Familia Género Especies
Centro
Avenidas 22 34 39
Parques 15 22 23
Sur
Avenida 23 32 34
Campus UNL 25 41 52
Parques 20 28 31
Norte
Parque 29 47 59
Tabla 3: Cuantificación del servicio ecosistémico de
almacenamiento de carbono en la ciudad de Loja.
Zona Abundancia
(# ind.)
DAP (cm) Carbono to-
tal (Mg)
Media
Carbono
(Mg/árbol)
Centro
1414 42,50 4099,68 2,90
Avenida 1256 41,82 3476,19 2,77
Parque 158 47,93 623,49 3,95
Sur
1866 30,83 3232,06 1,73
Avenida 558 34,85 1380,34 2,47
Campus UNL 456 35,31 1009,41 2,21
Parque 852 25,81 842,31 0,99
Norte
1831 34,34 3420,46 1,87
Parque 1831 34,34 3420,46 1,87
Total
5111 35,31 10752,20 2,10
Tabla 4: Estimación de la producción de oxígeno en las zonas
centro, norte y sur, y en avenidas y parques, de la ciudad de Loja,
Ecuador.
Zona Abundancia
(# ind.)
Carbono
total (Mg)
Producción
total O2(t)
Media de
Producción
O2(t/árbol)
Centro
1414 4099,68 10932,49 7,73
Avenida 1256 3476,19 9269,84 7,38
Parque 158 623,49 1662,65 10,52
Sur
1866 3232,06 8618,82 4,62
Avenida 558 1380,34 3680,89 6,60
Campus UNL 456 1009,41 2691,77 5,90
Parque 852 842,31 2246,16 2,64
Norte
1831 3420,46 9121,23 4,98
Parque 1831 3420,46 9121,23 4,98
Total
5111 10752,20 28672,54 5,61
Fig. 3: Acumulación de carbono total (Mg) por cada especie en las
zonas: norte, centro y sur de la ciudad de Loja, Ecuador
Fig. 4: Comparación de la producción de oxígeno (a) por árbol y
(b) total, entre las zonas norte, centro y sur de la ciudad de Loja
3.570,98 t de O2, y Schinus molle (molle), con 1.279,05 t
de O2, fueron las especies arbóreas con mayor generación de
oxígeno. En contraste, Alnus acuminata yMuntingia calabu-
ra fueron las especies con menor producción de oxígeno en
la ciudad de Loja (Figura 5).
Hábitat y refugio
En la zona sur Ocotea sp., Ficus benjamina (ficus) y Myr-
cianthes rhopaloides (arrayán negro) fueron las especies que
tuvieron mayor potencial para el servicio ecosistémico de há-
bitat y refugio porque son especies perennifolias con follaje
12
SERVICIOS ECOSISTÉMICOS DEL ARBOLADO URBANO LOZANO et al.
Fig. 5: Producción de oxígeno total (Mg) por cada especie en las
zonas: norte, centro y sur de la ciudad de Loja, Ecuador
denso. Mientras que en el centro de la ciudad fueron Ficus
benjamina (ficus) y Callistemon lanceolatus (cepillo chino),
y en la zona norte fueron todas las especies las que presen-
taron homogeneidad para brindar hábitat y refugios especial-
mente para la avifauna (Figura 6).
Fig. 6: Valor funcional del hábitat y refugio (VHB) de las especies
forestales en la zona norte, centro y sur de la ciudad de Loja,
Ecuador
Recreación
Las especies con mayor abundancia en los parques de la
ciudad fueron: Salix humboldtiana (sauce), Fraxinus chinen-
sis (fresno) y Jacaranda mimosifolia (arabisco), debido a que
son especies con gran altura y tiene copa frondosa (Figura 7).
Salix humboldtiana (sauce), Alnus acuminata (aliso) y Va-
chellia macracantha (faique) fueron las especies con mayor
abundancia en los parques: Jipiro, Daniel Álvarez, Parque de
la música y Peñón del Oeste. Mientras que, Fraxinus chinen-
sis (fresno), Schinus molle (molle) y Jacaranda mimosifo-
lia (arabisco) fueron las más abundantes en los parques: San
Sebastián, Central, Simon Bolivar, infantil “Bernabé Luis”,
“Los Molinos”, y Lineal La Tebaida.
En las zonas norte y sur de la ciudad de Loja el 47% y
48% respectivamente de los entrevistados, mencionaron que
Fig. 7: Especies arbóreas con mayor abundancia en los parques de
la zona norte, centro y sur de la ciudad de Loja.
visitan los parques semanalmente. Otros entrevistados, de la
zona sur con un 36% manifiestan que visitan los parques
quincenalmente, y un bajo porcentaje indicó que no los vi-
sitan frecuentemente (Figura 8a).
El 67% de los entrevistados indicaron que los parques son
muy importantes para brindar recreación en la zona sur de la
ciudad de Loja porque les genera una sensación de bienestar
y es bueno para la salud, mientras que el 41% de los en-
trevistados en la zona norte consideran que los parques son
fundamentales para la recreación. El 37% de los entrevista-
dos señalaron que no los visitan los parques debido a factores
tales como: inseguridad, falta de tiempo y mantenimiento de
las áreas verdes e infraestructura (Figura 8b).
Fig. 8: a) Frecuencia relativa de las visitas a los parques y b)
importancia de los árboles para mantener la convivencia y
actividades de recreación familiar.
Calidad del aire
La calidad del aire en el sector sur de la ciudad de Loja fue
negativa de 112 986,8 CO2/Mg (año), es decir, que del total
de emisiones de CO2/Mg (año) solo el 3,95% es absorbido
por los árboles, por tal motivo la calidad del aire es mala en
relación de la capacidad de captura de CO2, por los árboles
(Tabla 5).
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e-ISSN: 1390-5902
CEDAMAZ, Vol. 15, No. 1, pp. 8–18, Enero–Junio 2025
DOI: 10.54753/cedamaz.v15i1.2374
Tabla 5: Calidad del aire de la ciudad de Loja en función del arbolado urbano.
Capacidad
de captura
del área
verde (Mg)
Emisiones
de CO2/Mg
(año)
Número de
vehículos
Emisiones
promedio de
los vehícu-
los CO2
(Mg/año)
Absorciones
(Abs,
Mg/año)
Calidad del
aire
Porcentaje
(%)
51,11 4,2 28 009 117 637,80 4 651,01 -112 986,8 3,95
DISCUSIÓN
En el estudio realizado en el arbolado urbano de la ciudad
de Loja se identificaron hasta la fecha de monitoreo (noviem-
bre 2024), 5 111 individuos, distribuidos en 88 especies, 65
géneros y 34 familias los que brindan diversos servicios eco-
sistémicos (SE): almacenamiento de carbono; producción de
oxígeno; hábitat y refugio; recreación; y calidad ambiental.
Estos resultados son similares a los expuestos por Jáuregui et
al., (2022) en el estudio del arbolado urbano de Guadalaja-
ra en lo referente a 89 especies y 33 familias; difiriendo en el
número de individuos con 3 325, lo que permite aducir que el
arbolado urbano de la ciudad de Loja presenta mayor abun-
dancia, por tanto, brindará mayores beneficios en los SE.
La familia más abundante en esta investigación fue Faba-
ceae con 17 especies encontradas, esta familia es predomi-
nante en la silvicultura urbana en varias ciudades de Latinoa-
mérica debido a su adaptabilidad y diversidad, aseveración
basada en lo que argumenta por Alanís et al., (2022) y Eli-
zondo et al., (2018) en sus estudios realizados en el arbolado
urbano en México en donde la familia más representativa son
las Fabaceae. Aranguren y Gámez (2010) en su estudio en
Mérida Venezuela encontraron 42 especies de Fabaceae en
áreas urbanas destacando su prevalencia en parques, jardines
y plazas.
La importancia de las especies de la familia Fabaceae se
extiende más allá del uso ornamental, ya que son usadas tam-
bién para la alimentación y uso medicinal (Molares y Ladio,
2011). La abundancia de la familia en entornos urbanos pue-
de atribuirse a su versatilidad ecológica, naturaleza conspi-
cua y múltiples estrategias de adaptación (Molares y Ladio,
2011; Aranguren y Luis E. Gámez, 2010).
Almacenamiento de carbono
El carbono presente en la atmósfera se captura por las
plantas a través de la fotosíntesis; siendo los árboles los que
retienen en mayor cantidad de este gas por unidad de área en
comparación con otros tipos de vegetación (IPCC, 2007).
Los volúmenes de captura de carbono en las diferentes zo-
nas donde se encuentra el arbolado dependen de la estructura
de la vegetación y de la especie, tamaño, edad, DAP (diá-
metro a la altura del pecho), cobertura de la copa, estado de
conservación y manejo (Arévalo 2021).
En el arbolado urbano de la ciudad de Loja se obtiene un
almacenamiento de carbono 10 752,20 Mg en 5 111 indivi-
duos con un promedio de 35 cm de diámetro, estos resultados
difieren de lo reportado por Castillo et al., (2022) en el estu-
dio de captura de carbono del arbolado de la Universidad de
Manabí que obtuvieron un resultado de 5 354,43 t de car-
bono almacenado en 1200 individuos, siendo que el 80% de
árboles no superar los 40 cm de diámetro. Estas diferencias
en el almacenamiento de carbono se deben a la densidad de
individuos en cada uno de los estudios. Pompa-García et al.,
(2023) manifiestan que el clima y ubicación geográfica son
factores que no solo limitan la cantidad y diversidad de espe-
cies arbóreas, sino su capacidad fotosintética, acumulación
de carbono y productividad. En el estudio de Reynolds et al.,
(2017), se determinó que el almacenamiento de carbono en
el arbolado urbano del Valle de Aburrá Colombia fue de 103
820 Mg de CO2, valores que son diferentes a lo encontrado
en nuestra investigación, debido a que en el estudio en Valle
de Aburra se consideró a más del área foliar la biomasa abajo
del suelo.
La captura de carbono en la zona centro es de 4 099,68 Mg
siendo mayor si lo comparamos con el norte (3 232,06) y sur
(3 420,45), diferencias que se atribuyen al DAP que es mayor
en el centro con 42,50 cm. Investigaciones sobre captura de
carbono en árboles demuestran la importancia del diámetro
a la altura del pecho (DAP) como factor clave para el al-
macenamiento de carbono (Sánchez et al., 2021). Cifuentes
(2021) argumenta que a medida que el DAP aumenta, tam-
bién lo hace la biomasa del árbol, lo que resulta en una mayor
capacidad para almacenar carbono y que árboles con un DAP
> a 30 cm pueden almacenar significativamente más carbono
que aquellos con un DAP < 5, esto se debe a que árboles más
grandes tienen más tejido vegetal, lo que les permite captu-
rar más CO2durante la fotosíntesis; resultado que concuerda
con lo alcanzado en esta investigación, ya que a mayor DAP
alcanzado por las especies arbóreas en cada zona, mayor la
captura de carbono.
En lo referente al almacenamiento de carbono por árbol la
zona del centro sigue teniendo mayor almacenamiento con
2,90 Mg/árbol, siendo Salix humboldtiana (1 339,12 C/Mg)
ySchinus molle (479,64 C/Mg) las especies con la mayor
acumulación de carbono en los árboles de las zonas centro y
sur de la ciudad de Loja. Esto se debe a que son especies que
presentan los mayores diámetros.
Salix humboldtiana ySchinus molle son dos especies arbó-
reas que destacan por su capacidad para acumular carbono,
lo que es fundamental en la lucha contra el cambio climá-
tico por emisiones de CO2(Chacón y Méndez, 2023). Salix
humboldtiana es una especie de rápido crecimiento, tiene una
alta eficiencia de asimilación de carbono, se adapta a diver-
sas condiciones ambientales lo que contribuye para lograr un
diámetro considerable y mayor biomasa permitiendo mayor
acumulación de carbono (Chacón y Méndez, 2023). Schinus
molle es una especie es altamente adaptable y tiene una bue-
na capacidad competitiva para captar luz, agua y nutrientes,
esto le permite crecer rápidamente, alcanzando alturas signi-
ficativas en poco tiempo. Esta especie produce una cantidad
considerable de biomasa debido a su crecimiento vigoroso
y a la producción abundante de hojas y frutos, lo que con-
tribuye a su capacidad para almacenar carbono en el suelo
(Chacón y Méndez, 2023).
14
SERVICIOS ECOSISTÉMICOS DEL ARBOLADO URBANO LOZANO et al.
Los resultados de esta investigación difieren a lo reporta-
do por Farinango (2020) en su investigación en el arbolado
urbano de la cabecera cantonal de Otavalo en donde las es-
pecies Cupressus macrocarpa yFraxinus excelsior son las
que almacenan mayor cantidad de carbono, mientras que el
arbolado de la ciudad de Loja fueron Salix humboldtiana y
Schinus molle, las cuales son especies exóticas.
Producción de Oxígeno
La producción de oxígeno en el arbolado urbano en la ciu-
dad de Loja es de 28 672,54 Mg O2, resultado que está en
relación con la captura de carbono. Investigaciones indican
que existe una fuerte relación entre la producción de oxígeno
de un árbol y su capacidad de almacenamiento de carbono.
Gaytan et al., (2018) en su investigación denominada árboles
consumidores del CO2y productores O2beneficio para to-
dos, asevera que la cantidad de oxígeno producido por un ár-
bol está directamente relacionada con la cantidad de carbono
que secuestra; esto implica que, a mayor almacenamiento de
carbono, hay una mayor producción de oxígeno. Matías Ba-
rrientos y Cortes Cagüeño (2020) en su investigación en Vi-
llavicencio, Colombia, encontraron que los árboles de par-
que fijan cantidades considerables de CO2y producen O2,
estos hallazgos subrayan la importancia de los árboles tan-
to en entornos naturales como urbanos. Este proceso ocurre
durante la fotosíntesis, los árboles capturan CO y lo almace-
nan en forma de biomasa (madera, raíces, hojas) a través del
carbono orgánico, al mismo tiempo, liberan oxígeno como
subproducto. Según Nowak et al., (2002), los árboles urba-
nos en los Estados Unidos almacenan millones de toneladas
de carbono anualmente, lo que ayuda a mitigar las emisiones
de CO en áreas urbanizadas y a mejorar la calidad del aire al
aumentar la disponibilidad de oxígeno en la atmósfera.
Las especies que proveen mayor producción de oxígeno
son Salix humboldtiana, Schinus molle y Fraxinus chinensis.
En un estudio realizado por Cortés y Matías (2019) el ar-
bolado urbano del municipio de Villavicencio Colombia las
especies que proporcionan mayor oxígeno son: Ficus benja-
mina, Parkia pendula, Spondias mombin yCedrela odorata;
especies diferentes a las de este estudio; sin embargo, exis-
ten coincidencias con la investigación de Hernández et al.,
(2023) donde reportó que las principales especies producto-
ras de oxígeno en la Laguna San Baltazar México fueron:
Hesperocyparis lusitanica Mill, Casuarina equisetifolia L.
Fraxinus uhdei Wenz; Taxodium huegelii C. Lawson y Sa-
lix humboldtiana Willd.; en el caso de Fraxinus y Schinus,
géneros botánicos similares a los de esta investigación.
La producción promedio de oxígeno en esta investigación
por cada árbol fue de 5,61 Mg O2, valor que es menor al
indicado por Martínez-Trinidad et al., (2021) en un estudio
de diversidad y servicios ecosistémicos en cuatro parques de
Texcoco de Mora, México, en el que se obtuvo 6 Mg O2por
cada árbol. En la actualidad se puede evidenciar que la pro-
ducción de oxígeno en las ciudades no solo es esencial para la
salud humana, sino que también desempeña un papel crucial
en la creación de entornos urbanos sostenibles y saludables.
La promoción de espacios verdes y la conservación de los
árboles en entornos urbanos son estrategias clave para garan-
tizar la producción continua de oxígeno y mejorar la calidad
de vida en las ciudades.
Hábitat y refugio
Las especies que tienen mayor potencial para el servicio
ecosistémico de hábitat y refugio fueron en la zona norte
Ocotea sp., Ficus benjamina (ficus) y Myrcianthes rhopa-
loides (arrayán negro) debido a que son especies perennifo-
lias con follaje denso. Mientras que en el centro de la ciu-
dad Ficus benjamina (ficus) y Callistemon lanceolatus (ce-
pillo chino), y en la zona sur todas las especies presentaron
una homogeneidad para brindar hábitat y refugios, por ejem-
plo a la avifauna datos que se relacionan con lo acotado por
Hernández-Castán et al., (2022) en su estudio en la Lagu-
na de San Baltazar de la ciudad de Puebla México donde
las especies Terminalia catappa, Callistemon lanceolatus y
Acacia dealbata tienen potencial para brindar hábitat y refu-
gio de avifauna, ya que presentan mayor densidad de copa y
perennidad el follaje. Zuñiga et al., (2021) afirma que diver-
sidad juega un papel determinante en la provisión de hábitat
para aves y mamíferos que residen en las ciudades y favore-
cen la conservación de la diversidad biológica, al proveer a
la fauna local de hábitat y alimento (Chace y Walsh, 2006;
Carbó-Ramírez y Zuria, 2011). Esto indica que el servicio
ecosistémico de hábitat y refugio que nos ofrece el arbolado
urbano es esencial para: i) mantener la biodiversidad, ya que
proporcionan un lugar seguro para anidar y protegerse de los
depredadores;ii) control de plagas porque algunas aves de-
sempeñan un papel importante en el control de poblaciones
de insectos y roedores, y iii) proporcionan beneficios para la
salud mental porque ayudan a reducir el estrés.
El árbol en las ciudades desarrolla funciones ornamenta-
les, paisajísticas y experienciales, constituyendo la expresión
de necesidad psicológica de la naturaleza. Aporta equilibrio
ecológico, ejerciendo funciones reguladoras y depuradoras
de carácter ambiental, abrigo y protección a la fauna y flora,
garantizando una mejora de la calidad de vida de los ciuda-
danos. El árbol forma parte de su patrimonio histórico, artís-
tico e ingrediente inseparable de la puesta en valor y com-
prensión, configurando el derecho social al paisaje (Villota,
2015).
Recreación
Los parques urbanos brindan servicios ecosistémicos cru-
ciales a los habitantes de las ciudades, incluidos servicios
culturales y de regulación. En particular, los servicios eco-
sistémicos que aportan los parques urbanos pueden medirse
a escala local permitiendo ver la perspectiva de los habitan-
tes en relación con indicadores de recreación (Breuste et al.,
2013).
Los habitantes de la ciudad de Loja encuestados indica-
ron que los parques les generan una sensación de bienestar y
salud, por la diversidad de especies con características agra-
dables a la vista de los habitantes como: copa frondosa, flo-
ración llamativa; las especies que se destacan son Salix hum-
boldtiana, Fraxinus chinensis y Jacaranda mimosifolia. En
un estudio realizado por Chicaiza y Rodríguez (2020) en el
parque ecológico “La Perla” situado en la ciudad de Lago
Agrio manifestó que las especies Guarea kunthiana, Mico-
nia sp.. y Nectandra guadaripo son las más abundantes dada
por la preferencia que tienen los habitantes ya que les genera
tranquilidad y paz.
Los parques urbanos proporcionan belleza paisajística, es-
15
e-ISSN: 1390-5902
CEDAMAZ, Vol. 15, No. 1, pp. 8–18, Enero–Junio 2025
DOI: 10.54753/cedamaz.v15i1.2374
pacios para la recreación, brindan oportunidad de contacto
con la naturaleza; además aportan servicios ambientales que
mitigan la contaminación del aire y reducen el ruido (Dobbs
et al., 2011; Escobedo et al., 2011; Zhang y Jim, 2014).
Estudios realizados en diferentes ciudades han demostra-
do que el arbolado urbano presente en parques ofrece opor-
tunidades recreativas, alivio del estrés y mejora del bienestar
mental (Gómez y Ballinas, 2022); Madeira y Pivoto, 2023).
Las investigaciones indican que los visitantes reconocen que
parques que presentan árboles brindan un servicio ecosisté-
mico, en particular de recreación para el ocio familiar, la con-
templación de la naturaleza y las actividades físicas (Madeira
y Pivoto, 2023).
El arbolado urbano presente en parques en la ciudad de
Loja desempeña un papel crucial en la generación de recrea-
ción en áreas verdes, no solo mejora la calidad visual y esté-
tica, sino que también contribuye a la salud física y mental de
quienes disfrutan de estos espacios de recreación. La planifi-
cación y conservación adecuadas de áreas verdes con árboles
son esenciales para maximizar estos beneficios recreativos.
Calidad del aire
La calidad del aire de la ciudad de Loja se encuentra en
una situación deficiente con base en la relación de almace-
namiento de CO2y producción de O2, ya que el arbolado
urbano solo absorbe el 3,95% de las emisiones de CO2que
genera la población. De acuerdo con un estudio realizado por
Guallpa (2023) menciona que la absorción de carbono por
parte de los espacios verdes, como parques o áreas con vege-
tación, solo cubre el 0,5% de las emisiones de CO2produci-
das por la población. La principal causa para que esto suceda
es el crecimiento indiscriminado del parque automotor, espe-
cialmente de vehículos particulares. El aumento en el número
de vehículos, especialmente aquellos que utilizan combusti-
bles fósiles, puede contribuir significativamente a la emisión
de contaminantes atmosféricos que afectan la calidad del ai-
re. Por tal motivo, la presencia de árboles en las ciudades
desempeña un papel esencial en la mejora y mantenimiento
de la calidad del aire, contribuyendo a la salud de los eco-
sistemas urbanos. Esto se realiza mediante diversos factores
como: la fotosíntesis y producción de oxígeno, absorción de
contaminantes, reducción de temperaturas, bienestar y salud
mental, etc.
Los árboles urbanos desempeñan un papel importante en
la mejora de la calidad del aire en las ciudades. Estudios rea-
lizados en Santiago de Chile, Madrid, España y Ciudad Juá-
rez, México han demostrado que la vegetación urbana puede
ayudar a reducir los contaminantes atmosféricos, en particu-
lar las partículas en suspensión y el ozono (O3) (Criollo et
al., 2016; Guerrero, 2014). Sin embargo, la calidad del aire
varía según la especie de árbol y las condiciones ambientales.
En Madrid, ciertas especies frondosas mostraron síntomas de
estrés por ozono, especialmente en áreas irrigadas (Guerrero,
2014). La distribución y composición de los bosques urbanos
también afectan su capacidad de purificación del aire, como
se demostró en Fuenlabrada, España (Lozano, 2004). Si bien
los árboles urbanos generalmente contribuyen positivamen-
te a la calidad del aire, algunas especies pueden aumentar
la formación de ozono a través de emisiones de compuestos
orgánicos volátiles biogénicos (Criollo et al., 2016). Por lo
tanto, la selección y gestión cuidadosas de las especies de ár-
boles urbanos son cruciales para maximizar los beneficios de
la calidad del aire en las ciudades.
CONCLUSIONES
El arbolado urbano de la ciudad de Loja se caracteriza por
una notable diversidad de especies, entre las que destacan
Salix humboldtiana,Schinus molle yJacaranda mimosifo-
lia por su alta abundancia y significativa provisión de ser-
vicios ecosistémicos. Los parques urbanos representan es-
pacios clave para el servicio de recreación, donde especies
como Salix humboldtiana,Fraxinus chinensis yJacaranda
mimosifolia, con sus copas frondosas y gran altura, generan
una sensación de bienestar en la población. Asimismo, Ficus
benjamina,Myrcianthes rhopaloides yCallistemon lanceo-
latus presentan un alto potencial para la provisión de hábitat
en parques y avenidas. No obstante, uno de los principales
desafíos identificados es la calidad del aire, ya que solo el
3,95% de las emisiones de CO2es absorbido por el arbolado,
lo que indica un déficit en este servicio de regulación. A pesar
de ello, el arbolado urbano contribuye significativamente a la
mitigación del cambio climático mediante el almacenamien-
to de 10 752,20 Mg de carbono y una producción media de
5,6 Mg de O2por árbol, siendo Salix humboldtiana ySchinus
molle las especies con mayor aporte en la captura de carbono
y generación de oxígeno.
AGRADECIMIENTOS
Los autores agradecemos a la Dirección de Investigación
de la Universidad Nacional de Loja por el financiamiento pa-
ra el desarrollo del proyecto 17-DI-FARNR-2021, al perso-
nal técnico del Laboratorio de Dendrocronología de Maderas
Tropicales, y a los estudiantes de la carrera de Ingeniería Fo-
restal por el soporte en la aplicación de las encuestas de la
percepción de los servicios ecosistémicos. A la ciudadanía
de Loja por la participación en las encuestas de la presente
investigación.
CONTRIBUCIONES DE LOS AUTORES
Conceptualización: DL y DP; metodología: DL y MFM;
análisis formal: DL; investigación: DL, DP, NJ, PF, MFM;
curación de datos: DL y DP; redacción — preparación del
borrador original: DL, NJ, PF; redacción — revisión y edi-
ción: DL, NH, PF; visualización: DL, NJ, PF; supervisión:
DL, NJ, PF. Todos los autores han leído y aceptado la versión
publicada del manuscrito. Deicy Lozano: DL. María Fernan-
da Macas: MFM. Nohemi Jumbo: NJ. Paulina Fernández: PF.
Darwin Pucha: DP.
FINANCIAMIENTO
El presente estudio fue financiado por la Universidad Na-
cional de Loja, bajo resolución 17-DI-FARNR-2021 del pro-
yecto de investigación: “Dinámica de crecimiento y servicios
ecosistémicos del arbolado urbano de la ciudad de Loja”
16
SERVICIOS ECOSISTÉMICOS DEL ARBOLADO URBANO LOZANO et al.
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DOI: 10.54753/cedamaz.v15i1.2494
Spatial Multi-Criteria Assessment for Optimal Biomass Power Plant Siting in
Ecuador Using GIS
Evaluación espacial multicriterio para la localización óptima de plantas de bioenergía
en Ecuador usando SIG
María Eliza Vega-Iñiguez 1, Yulissa del Cisne Marín-Apolo 1and Danny Ochoa-Correa 1,*
1Universidad de Cuenca, Cuenca, Ecuador, eliza.vegai@ucuenca.edu.ec, yulissa.marin@ucuenca.edu.ec, danny.ochoac@ucuenca.edu.ec
*Corresponding author: danny.ochoac@ucuenca.edu.ec
Reception date of the manuscript: 25/05/2025 Acceptance date of the manuscript: 30/06/2025 Publication date: 30/06/2025
Abstract— This study examines the energy and spatial potential of agricultural residues in Ecuador for biomass-based distributed electri-
city generation. Based on national crop production data, residues from sugarcane, rice, oil palm, and hard corn were quantified, yielding an
estimated effective electrical potential of 2407.68 GWh/year. A spatial multi-criteria analysis was conducted using Geographic Information
System (GIS) software, integrating road and substation proximity, terrain slope, flood risk, and distance to populated areas. Exclusion layers
considered volcanic hazard zones, primary road corridors, and hydrographic basins. The resulting suitability map classified the territory into
five levels. Guayas, Los Ríos, and Esmeraldas were identified as provinces combining both resource availability and logistical accessibility.
Additionally, a levelized cost of electricity (LCOE) of USD 0.097/kWh was estimated for a 25 MW biomass plant. The methodology is
applicable to geographic prospecting and energy potential assessment of other non-conventional renewable energy sources.
Keywords—Bioenergy, Multi-criteria analysis, Agricultural biomass, SIG, Ecuador.
Resumen— Este estudio evalúa el potencial energético y territorial de los residuos agrícolas en Ecuador para la generación eléctrica
descentralizada a partir de biomasa. A partir de datos de producción nacional, se cuantificaron los residuos disponibles de caña de azúcar,
arroz, palma aceitera y maíz duro seco, estimando un potencial eléctrico efectivo de 2407.68 GWh/año. Se aplicó un análisis espacial
multicriterio en un sistema de información geográfica (SIG), integrando variables como proximidad a carreteras y subestaciones, pendiente
del terreno, riesgo de inundaciones y distancia a zonas pobladas. Se excluyeron áreas con restricciones como zonas de amenaza volcánica,
vías principales y cuencas hidrográficas. El análisis produjo un mapa nacional de idoneidad, clasificando el territorio en cinco niveles. Las
provincias de Guayas, Los Ríos y Esmeraldas concentran condiciones favorables tanto en disponibilidad de biomasa como en accesibilidad
logística. Además, se estimó un costo nivelado de electricidad (LCOE) de 0.097 USD/kWh para una planta de 25 MW. La metodología
propuesta es aplicable a estudios orientados a la prospección territorial y a la evaluación del potencial energético de otras fuentes renovables
no convencionales.
Palabras clave—Bioenergía, Análisis multicriterio, Biomasa agrícola, GIS, Ecuador.
INTRODUCTION
Biomass energy has been explored globally as a way to di-
versify electricity generation sources, particularly in contexts
where agricultural residues are abundant. Unlike other rene-
wable sources that depend on intermittent natural phenome-
na, biomass allows for dispatchable generation through ther-
mochemical conversion of organic matter. In countries with
strong agricultural economies, this approach presents a tech-
nically viable method to utilize residual matter that would
otherwise be discarded or inefficiently managed (Demirbas,
2001; Zafar, 2022).
In Latin America, Brazil and Colombia have integrated
biomass into their energy planning, benefiting from sugar-
cane bagasse and palm residues, respectively (International
Renewable Energy Agency (IRENA), 2016; Marín-Apolo y
cols., 2025). However, Ecuador has yet to exploit this path-
way, despite possessing a similar agricultural structure and
residue availability. According to national energy statistics,
the country generated 63.45% of its electricity from hy-
dropower in 2024, while biomass contributed approximately
1.29% to the overall mix (Agencia de Regulación y Con-
trol de Energía y Recursos Naturales no Renovables (ARCO-
NEL), 2024). This reliance on hydroelectric generation intro-
duces seasonal vulnerabilities, particularly during prolonged
dry periods associated with climate variability, as evidenced
by energy shortages in 2022 and 2023.
Given this context, agricultural biomass—especially from
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0. 19
OPTIMAL BIOMASS POWER PLANT SITING IN ECUADOR VEGA-IÑIGUEZ et al.
high-yield crops such as oil palm (Elaeis guineensis), rice,
sugarcane, and hard corn—represents a strategic opportunity
for decentralized electricity generation. These crops produ-
ce residues with acceptable moisture and energy content for
direct combustion, with annual production distributed across
various provinces. Prior studies in Ecuador have confirmed
the physicochemical potential of these materials, but have
not addressed their spatial distribution or siting feasibility
(Peláez-Samaniego y Espinoza Abad, 2015; Chamba Que-
zada y Gómez Live, 2020).
The effectiveness of biomass-based generation systems
depends on the availability of feedstock and on the siting
of processing facilities. Factors such as proximity to road
infrastructure, slope, access to substations, and exposure to
flood-prone areas affect both construction costs and opera-
tional logistics (Kumar y cols., 2006; Morato y cols., 2019).
Spatially explicit planning tools, particularly geographic in-
formation systems (GIS), allow for the integration of mul-
tiple georeferenced variables to support decisions regarding
plant location.
In this context, spatial multi-criteria analysis (MCA) pro-
vides a systematic framework to incorporate diverse spatial
factors into a composite suitability index. MCA has been suc-
cessfully applied in various studies for energy resource allo-
cation, including wind, solar, and small hydro siting (Mal-
czewski, 1999; Aydin y cols., 2013). Its flexibility lies in the
capacity to assign weights to criteria based on technical prio-
rities and local conditions. In previous research conducted
in Ecuador, the authors have demonstrated the applicability
of this methodology in evaluating locations for submerged
hydrokinetic generation, with results consistent with field
measurements and hydrodynamic behavior (Salinas-León y
Ochoa-Correa, 2025). These precedents support the relevan-
ce of MCA as a decision-support tool for territorial planning
in renewable energy projects.
This study applies an MCA approach using GIS to iden-
tify the most suitable areas for the installation of biomass
power plants in Ecuador. The methodology combines resi-
due availability data with logistical, environmental, and in-
frastructural parameters to build a suitability model through
weighted overlay analysis. The approach supports regional
planning efforts by generating evidence-based maps that dis-
tinguish areas with higher feasibility for biomass energy de-
velopment. It also provides a technical foundation for future
public and private investment initiatives seeking to expand
the country’s distributed renewable energy capacity.
MATERIALS AND METHODS
General Approach
The methodological design combined quantitative energy
assessment with geospatial modeling in order to determi-
ne technically and geographically feasible locations for bio-
mass power generation in Ecuador. The procedure consis-
ted of three stages. First, agricultural residues were classified
and quantified based on crop-specific generation factors. Se-
cond, the lower heating value (LHV) of each biomass type
was used to estimate the gross energy yield and the effecti-
ve electrical output. Lastly, spatial suitability was analyzed
using GIS, incorporating infrastructure, environmental, and
topographical variables through a MCA.
Residue Identification and Quantification
The assessment focused on four crops: sugarcane, oil
palm, hard corn, and rice. These crops were selected based
on three criteria: availability of national production data, vo-
lume of residual biomass generated, and compatibility with
direct combustion without prior conversion processes.
Residue generation was estimated using residue-to-
product ratios (RPR) derived from regional literature and
field studies. For sugarcane bagasse, the adopted RPR was
0.3, meaning that 300 kg of dry residue are generated per
tonne of harvested cane. For oil palm residues—particularly
empty fruit bunches and fibers—the RPR used was 0.26.
Hard corn and rice had RPR values of 1.0 and 0.2, respec-
tively, considering stalks and husks as primary combustible
fractions (Serrano y cols., 2017; Peláez-Samaniego y Espi-
noza Abad, 2015).
Since not all the biomass is recoverable for energy use, a
40% availability factor was applied to each theoretical va-
lue to account for soil nutrient recycling needs and technical
losses during collection and handling (Chamba Quezada y
Gómez Live, 2020). The final recoverable mass m(in ton-
nes/year) was computed as:
m=P×RPR ×α
where Pis the annual crop production (tonnes/year), RPR
is the residue-to-product ratio, and α=0,40 is the assumed
availability coefficient.
Energy Yield Estimation
The energy content of each residue was estimated using
the LHV adjusted for moisture content. The values used we-
re based on national laboratory results and consistent with
international references. For instance, oil palm fiber (20%
moisture) was assumed to have an LHV of 15.4 MJ/kg, while
hard corn stalks (15%) were assigned 14.8 MJ/kg. Sugarca-
ne bagasse (50% moisture) and rice husk (10%) yielded 7.94
MJ/kg and 12.01 MJ/kg, respectively (Instituto Nacional de
Preinversión, 2014).
The gross calorific energy Q(in MJ/year) was then obtai-
ned as:
Q=m×LHV
To estimate the energy potentially available as electricity,
a conversion efficiency of 25% was used, consistent with ty-
pical biomass combustion systems of medium scale (15–30
MW) (Kumar y cols., 2006). The effective electrical potential
(EEP), expressed in kilowatt-hours per year, was calculated
as:
EEP =Q×η×277,778
where: - η=0,25 is the conversion efficiency, - 277.778
is the MJ-to-kWh factor (1 kWh = 3.6 MJ).
Spatial Suitability Analysis Using GIS
The third phase involved the identification of optimal loca-
tions for biomass plant installation based on spatial criteria.
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A multi-criteria evaluation was conducted using ArcGIS, em-
ploying both exclusion and preference factors. Exclusion zo-
nes included protected areas, rivers, national roads, and vol-
canic hazard regions. These areas were masked out of the
analysis based on binary raster layers.
Six preference criteria were selected to reflect geographic,
logistic, and environmental conditions: (i) effective electri-
cal potential (from the energy model), (ii) distance to pri-
mary roadways, (iii) proximity to electrical substations, (iv)
slope (percent grade), (v) flood exposure index, and (vi) dis-
tance from urban settlements. Each criterion was rasterized
and standardized on a scale from 1 (least suitable) to 5 (most
suitable).
Weights were assigned to each criterion through expert
judgment and reference to prior MCA studies (Morato y
cols., 2019; Kumar y cols., 2006). The final suitability index
was calculated using weighted linear combination:
S=
n
∑
i=1
wi·ri
where: - Sis the overall suitability score, - riis the norma-
lized raster value for criterion i,-wiis the assigned weight
(Table 1), - ∑wi=1.
Table 1 summarizes the weights used in the MCA.
Table 1: Weights assigned to spatial preference criteria
Criterion Weight
Effective electrical potential 0.40
Distance to primary roads 0.25
Proximity to substations 0.15
Slope 0.08
Flood exposure 0.07
Distance from urban settlements 0.05
The resulting suitability raster was classified into five ca-
tegories using natural breaks (Jenks), producing a final map
used to identify the most appropriate locations for biomass
plant development.
RESULTS
Effective Electrical Potential of Agricultural Residues
The calculated EEP for each crop was derived from the
recoverable mass and the LHV, as detailed in the metho-
dology. The crop yielding the highest annual EEP was oil
palm, with 1273.55 GWh/year, followed by rice (733.81
GWh/year), sugarcane (220.68 GWh/year), and hard corn
(179.64 GWh/year). These estimates were based on an assu-
med conversion efficiency of 25% and reflect the moisture-
adjusted calorific value of each residue.
The predominance of oil palm is due to the high calorific
value of its fibers and to the year-round availability of its
residues in the coastal regions of Ecuador. Rice husks also
exhibit considerable potential due to their moderate LHV and
substantial production volumes in lowland provinces. Table 2
summarizes the annual EEP estimates by crop.
Table 2: Effective Electrical Potential by Residue Type
Crop EEP (GWh/year)
Oil palm 1273.55
Rice 733.81
Sugarcane 220.68
Hard corn 179.64
Geographic Distribution of Biomass Potential
To assess the spatial distribution of biomass resources
across Ecuador, residue generation was first estimated at
the crop level. Figure 1 illustrates the distribution of the
four selected crops—sugarcane, rice, oil palm, and hard
corn—expressed in tonnes per year per province. These maps
were developed using georeferenced agricultural production
data, which served as the basis for calculating the recoverable
biomass by crop.
Using the crop-specific residue-to-product ratios and the
assumed availability coefficient, the estimated biomass va-
lues were aggregated to construct a composite raster layer
representing the total annual biomass availability per provin-
ce. This aggregation resulted in the total recoverable biomass
map shown in Figure 2.
The combined biomass layer was then used to estimate the
provincial EEP, which reflects the energy content of the re-
sidues potentially convertible into electricity. The EEP map
(Figure 3) classifies provinces into five categories using na-
tural breaks (Jenks), allowing the differentiation of provinces
based on their energy generation potential. Provinces with
extensive oil palm and rice cultivation—particularly Guayas
and Los Ríos—stood out due to their concentration of high-
yield residues and favorable logistics.
The classification was derived from the natural breaks
(Jenks) algorithm, which partitions the data into groups that
maximize intra-class similarity and inter-class contrast. Class
1 includes provinces with minimal generation potential, whi-
le Class 5 corresponds to territories with the highest con-
centration of energy-relevant residues. These include Guayas
and Los Ríos, where oil palm and rice dominate production
patterns and logistical infrastructure is already in place.
The five provinces with the highest EEP concentrate more
than 80% of the national recoverable biomass. Table 3 pre-
sents these provinces along with their estimated annual bio-
mass availability.
Table 3: Top Five Provinces by Effective Electrical Potential
Province EEP (GWh/year) Available biomass (t/year)
Guayas 891.09 1,263,517
Los Ríos 702.83 1,066,434
Esmeraldas 438.58 720,426
Sucumbíos 133.98 220,417
Manabí 124.81 174,583
Spatial Suitability Analysis
To determine locations that meet the spatial requirements
for biomass plant deployment, a MCA was conducted using
GIS-based raster overlay. This process integrated six prefe-
21
OPTIMAL BIOMASS POWER PLANT SITING IN ECUADOR VEGA-IÑIGUEZ et al.
a) sugarcane b) rice c) oil palm d) hard corn
Fig. 1: Geographic distribution of main crops in Ecuador by production volume (t/year): a) sugarcane, b) rice, c) oil palm, d) hard corn.
Fig. 2: Total estimated recoverable agricultural residues by
province (t/year).
rence criteria and three geographic exclusions. Each layer
was processed and standardized before being combined in-
to a composite suitability index.
Figure 4 presents the preference layers used in the weigh-
ted overlay. These include:
Road accessibility: Euclidean distance to primary and
secondary roads.
Proximity to settlements: Calculated as distance from
urban areas, favoring intermediate locations for distri-
bution efficiency.
Distance to substations: Derived from geolocated elec-
trical infrastructure datasets.
Slope: Extracted from digital elevation models, with lo-
Fig. 3: Provincial classification of effective electrical potential
(EEP). The scale includes five classes based on annual generation
potential: Class 1 (0–4.42 GWh), Class 2 (4.42–21.02 GWh), Class
3 (21.02–133.98 GWh), Class 4 (133.98–438.57 GWh), and Class
5 (438.57–891.09 GWh).
wer gradients preferred to reduce construction comple-
xity.
In parallel, exclusion zones were defined to mask out areas
incompatible with biomass infrastructure. These included:
Volcanic hazard zones: Based on official risk zoning
maps.
Hydrographic basins: Protected areas surrounding ri-
ver headwaters.
Transport corridors: Buffers applied to first- and
second-order roads to maintain safety distances and pre-
serve transit zones.
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(a) Road accessibility (b) Proximity to settlements
(c) Distance to substations (d) Terrain slope
Fig. 4: Spatial preference criteria used in the multi-criteria analysis.
Figure 5 shows the geospatial representation of these ex-
clusion factors.
Once standardized and reclassified, the preference layers
were weighted according to the scheme in Table 1. The ras-
ter overlay was computed through weighted linear combina-
tion, and the output classified into five levels using the Jenks
natural breaks method.
Figure 6 shows the final suitability map. Areas in Class
23
OPTIMAL BIOMASS POWER PLANT SITING IN ECUADOR VEGA-IÑIGUEZ et al.
a) Volcanic hazard zones b) First and second-order road corridors c) Hydrographic basins
Fig. 5: Geographic exclusion layers. a) Volcanic hazard zones, b) First and second-order road corridors, c) Hydrographic basins.
5 combine high biomass availability with favorable topo-
graphy, short distances to key infrastructure, and low expo-
sure to environmental constraints. These locations are predo-
minantly found in coastal provinces, particularly in Guayas
and Los Ríos, but also appear in portions of Esmeraldas and
Manabí. In contrast, high-residue regions with severe slopes
or restricted access ranked lower in the composite index.
Fig. 6: Final suitability map for biomass plant siting in Ecuador.
Classified into five levels: Class 1 (least suitable) to Class 5 (most
suitable).
Economic Evaluation: LCOE Estimation
To assess the economic feasibility of biomass power ge-
neration, the levelized cost of electricity (LCOE) was esti-
mated for a hypothetical 25 MW combustion-based facility.
The LCOE represents the average cost per unit of electricity
generated over the plant’s lifetime and was calculated using
the following equation (International Energy Agency (IEA) y
OECD Nuclear Energy Agency (NEA), 2020; Short y cols.,
2005):
LCOE =∑n
t=1(It+Ot+F
t)/(1+r)t
∑n
t=1Et/(1+r)t
where:
It= investment expenditures in year t,
Ot= operation and maintenance costs in year t,
F
t= fuel costs in year t,
Et= electricity generated in year t,
r= discount rate,
n= project lifetime in years.
The analysis used the following assumptions:
Installed capacity: 25 MW
Capacity factor: 70%
Project lifetime: 20 years
Discount rate: 10%
Capital cost: USD 2,200 per kW installed
Annual O&M costs: 4% of capital cost
Fuel cost: USD 8.5 per tonne (agricultural residues)
Based on these parameters, the annual energy generation
was estimated at 153.3 GWh/year, and the resulting LCOE
was calculated as USD 0.097/kWh. This estimate reflects
conservative assumptions adapted to Ecuadorian market con-
ditions. All monetary values are expressed in 2024 USD.
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DISCUSSION
The technical and spatial analysis confirms that residues
from Ecuador’s agricultural sector have the capacity to sup-
port distributed electricity generation through biomass com-
bustion systems. Among the residues evaluated, oil palm fi-
ber stands out due to its combination of thermal properties
and continuous generation throughout the year. Rice husks,
while seasonal, exhibit sufficient volume and energy content
to sustain regional-scale applications, especially when inte-
grated with complementary feedstocks. Although sugarcane
bagasse is already used in industrial cogeneration, particu-
larly in sugar mills, its spatial availability is more concen-
trated and its use for independent biomass facilities may be
constrained by industrial self-consumption. Hard corn stalks
present lower energy yields per hectare but could support
small-scale systems in zones with limited alternative resi-
dues.
Geospatial analysis demonstrates that residue density alo-
ne is insufficient to guide infrastructure placement. The
highest scoring provinces in terms of suitability—Guayas,
Los Ríos, and Esmeraldas—combine favorable logistical
conditions (access to highways and substations) with topo-
graphic stability and minimal environmental exclusion zo-
nes. Conversely, provinces with biomass availability but un-
favorable terrain or flood exposure (e.g., certain Andean
zones) may require additional infrastructure investment or
adaptation in plant design.
Crop calendars also influence plant viability. Rice and su-
garcane residues are bound to harvesting cycles, resulting
in seasonal surpluses. These patterns introduce limitations
on year-round operation for plants depending exclusively on
these inputs. Oil palm cultivation, largely located in the coas-
tal region, yields residues more steadily across the calen-
dar year, which allows for a more predictable supply stream.
Combining residues with differing seasonal profiles may re-
duce storage requirements and increase operational stability,
as previously observed in mixed-feed biomass systems in Co-
lombia and Southeast Asia (Morato y cols., 2019).
Economically, the estimated LCOE for a biomass faci-
lity of 25 MW capacity was USD 0.097/kWh. This value
reflects the localized cost structure, including fuel collec-
tion, labor, transportation, and interconnection. While higher
than LCOE benchmarks in countries with large-scale supply
chains—such as Brazil (USD 0.06–0.08/kWh)—the estima-
ted value remains competitive in Ecuador’s context, where
fossil-based electricity still forms part of the dispatch matrix
and faces volatility in fuel supply costs (International Rene-
wable Energy Agency (IRENA), 2023).
The development of distributed biomass energy systems
in Ecuador may benefit from further regulatory adjustments.
Although current legislation recognizes renewable genera-
tion under the distributed model, specific incentives for bio-
mass—such as feed-in tariffs, tax exemptions, or concessio-
nal financing—remain limited. Encouraging cooperative mo-
dels involving small producers could increase supply chain
reliability and promote inclusive rural development. Mo-
reover, integrating biomass facilities into local development
plans would help align infrastructure investment with natio-
nal electrification and sustainability goals.
In summary, aligning biomass availability with spatial and
technical criteria leads to a more precise identification of via-
ble plant locations. The findings provide a basis for pilot-
scale implementation and suggest that regional development
strategies can benefit from incorporating biomass energy,
particularly in zones with abundant crop residues and logis-
tical connectivity.
CONCLUSIONS
This study combined energy estimation with spatial mo-
deling to evaluate the suitability of agricultural residues for
electricity generation through biomass combustion in Ecua-
dor. The analysis focused on four crop types with established
energy potential: oil palm, rice, sugarcane, and hard corn. To-
gether, these residues could yield an estimated annual output
of 2407.68 GWh, based on conservative assumptions regar-
ding recoverable biomass and thermal conversion efficiency.
Spatial analysis revealed that provinces such as Guayas,
Los Ríos, and Esmeraldas not only concentrate the highest
volumes of biomass but also offer geographic and infras-
tructural conditions compatible with biomass facility deploy-
ment. These include relatively flat terrain, access to primary
roadways, and proximity to substations. The use of a weigh-
ted overlay method within ArcGIS allowed for the integra-
tion of energy potential with spatial preference and exclusion
layers, resulting in a suitability map that can guide infrastruc-
ture planning at the regional scale.
In parallel, a cost analysis estimated the levelized cost
of electricity for a 25 MW biomass plant at USD 0.097
per kWh. This value remains within a competitive range for
Ecuador’s generation mix, especially for decentralized appli-
cations where transmission costs and grid extension are li-
miting factors. The estimate reflects current local conditions,
including transportation logistics and fuel availability, and is
consistent with values reported in comparable Latin Ameri-
can contexts.
For biomass projects to scale, future planning efforts
should focus on regions with predictable feedstock availa-
bility and suitable siting conditions. Technical design must
account for crop seasonality, which can be mitigated by com-
bining residues with complementary harvest cycles. Beyond
technical considerations, institutional frameworks will play a
decisive role in advancing project implementation. Supporti-
ve measures—such as local incentives, risk-sharing mecha-
nisms, and standardized permitting processes—could encou-
rage private participation and improve deployment timelines.
The methodological framework applied in this study may
also be adapted to other regions in Ecuador or countries with
similar agricultural profiles, provided that geospatial and pro-
duction data are available. As part of a broader energy di-
versification strategy, bioenergy holds promise as a locally
sourced and grid-compatible complement to intermittent re-
newables.
ACKNOWLEDGEMENTS
The authors thank the Universidad de Cuenca for provi-
ding access to the Microgrid Laboratory at the Faculty of
Engineering, where the present research was conducted.
25
OPTIMAL BIOMASS POWER PLANT SITING IN ECUADOR VEGA-IÑIGUEZ et al.
AUTHOR CONTRIBUTIONS
Conceptualization: M.E.V.-I., Y.M.-A. and D.O.-C.;
methodology: M.E.V.-I., Y.M.-A. and D.O.-C.; formal analy-
sis: M.E.V.-I., Y.M.-A. and D.O.-C.; investigation: M.E.V.-
I., Y.M.-A. and D.O.-C.; resources: D.O.-C.; data curation:
Y.M.-A. and M.E.V.-I.; writing — original draft: Y.M.-A.
and M.E.V.-I.; writing — review and editing: D.O.-C.; visua-
lization: Y.M.-A. and M.E.V.-I.; supervision: D.O.-C.; pro-
ject administration: D.O.-C. All authors have read and ap-
proved the final version of the manuscript.
FUNDING
This research received no external funding.
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DOI: 10.54753/cedamaz.v15i1.2436
Optimización de diseño de mallas a tierra a través del análisis de la
resistividad del suelo: Una investigación integral para el sector de Sangolquí
Optimization of the design for ground grid systems through the analysis of soil
resistivity: A comprehensive investigation for the sector of Sangolqui
Flavio Barbosa1,*, Santiago Pérez1y Kevin Avilés1
1Carrera Gestión de mantenimiento y eficiencia Energética, ISTER, Loja, Ecuador, flavio.barbosa@ister.edu.ec,
santiago.perez@ister.edu.ec, kevin.aviles@ister.edu.ec
*Autor para correspondencia: flavio.barbosa@ister.edu.ec
Fecha de recepción del manuscrito: 11/02/2025 Fecha de aceptación del manuscrito: 21/04/2025 Fecha de publicación: 30/06/2025
Resumen—El diseño adecuado de las mallas a tierra es fundamental para garantizar la seguridad y eficiencia de las instalaciones eléctricas,
especialmente en zonas con alta variabilidad geológica. Este estudio se centra en el análisis y optimización de las mallas a tierra en el sector
de Sangolquí, Ecuador, considerando los estándares de las normas IEEE 81 y NEC. Se utilizó el método Wenner (Alpha) para medir la
resistividad del suelo y se aplicaron técnicas avanzadas para el modelado del terreno y la optimización de diseño. Las mediciones realizadas
en sesenta ubicaciones estratégicas reflejan una resistividad del suelo variable entre 45,76 Ω·m y 109,32 Ω·m. A partir de estos datos se
calcularon configuraciones óptimas de mallas a tierra, logrando reducir la resistencia por debajo de los 25 Ωrequeridos por las normativas
internacionales. Además, se evaluaron distintos materiales y configuraciones para optimizar costos y eficiencia. Este trabajo contribuye
significativamente a la mejora de la seguridad eléctrica en instalaciones residenciales, proporcionando un enfoque práctico y normativo
para el diseño de sistemas de puesta a tierra en regiones con características geológicas diversas.
Palabras clave—Mallas de tierra, Resistividad del suelo, Wenner, Optimización, Sangolquí.
Abstract—The proper design of grounding systems is essential to ensure the safety and efficiency of electrical installations, especially
in areas with high geological variability. This study focuses on the analysis and optimization of grounding systems in the Sangolquí area,
Ecuador, considering the standards of IEEE 81 and NEC regulations. The Wenner (Alpha) method was used to measure soil resistivity, and
advanced techniques were applied for terrain modeling and design optimization. Measurements taken at sixty strategic locations reflect soil
resistivity ranging from 45.76 Ω·m to 109.32 Ω·m. Based on this data, optimal grounding system configurations were calculated, achieving a
resistance below the 25 Ωrequired by international standards. Additionally, various materials and configurations were evaluated to optimize
costs and efficiency. This work significantly contributes to enhancing electrical safety in residential installations, providing a practical and
regulatory approach for the design of grounding systems in regions with diverse geological characteristics.
Keywords—Grounding systems, Soil resistivity, Wenner, Optimization, Sangolqui.
INTRODUCCIÓN
En l diseño de mallas a tierra es un aspecto crucial en la
seguridad de instalaciones eléctricas, ya que permite
la disipación segura de corrientes de falla y protege tanto a
personas como a equipos. La eficiencia de una malla a tierra
depende en gran medida de la resistividad del suelo, que varía
según factores geológicos, climáticos y estacionales (Salam
y cols., 2017; Sazali y cols., 2020). En muchos países en de-
sarrollo, los sistemas de puesta a tierra suelen ser deficientes,
lo que representa un riesgo significativo para la seguridad de
las instalaciones eléctricas (Oyeyemi y cols., 2022).
La resistividad del suelo desempeña un papel crucial en
el diseño de las mallas a tierra, ya que influye directamente
en el dimensionamiento, configuración y eficacia del sistema
(Zhou y collaborators, 2017). Una resistividad elevada pue-
de limitar la capacidad de disipación de corrientes de falla
al terreno, mientras que suelos de baja resistividad pueden
facilitar un diseño más eficiente y económico (Trifunovic y
Kostic, 2015).
Este estudio se enfoca en la optimización del diseño de
mallas a tierra en Sangolquí, Ecuador, considerando la va-
riabilidad del terreno y la aplicación de las normas IEEE 81
y NEC. Se propone un enfoque basado en el análisis deta-
llado de la resistividad del suelo y en la implementación de
estrategias de optimización para mejorar el desempeño de las
mallas a tierra. A través de la aplicación del método Wenner
(Alpha), reconocido por su precisión en la medición de resis-
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0. 27
OPTIMIZACIÓN DE DISEÑO DE MALLAS A TIERRA BARBOSA et al.
tividad, se realizaron mediciones en diferentes puntos estra-
tégicos del sector. Este enfoque permitió generar un mode-
lo geoelectricista detallado, considerando variables como la
profundidad de las mediciones, el contenido de humedad del
suelo y las condiciones climáticas (Abdullah y cols., 2011;
Pazha y cols., 2019). Además, se siguieron los lineamientos
de la norma IEEE 81, que establece procedimientos estándar
para garantizar resultados fiables y replicables.
Sangolquí representa un caso de estudio interesante debi-
do a su ubicación geográfica y la variabilidad en los tipos
de suelo que se encuentran en la región. Estas características
hacen necesario un análisis detallado para garantizar que las
mallas a tierra cumplan con los requerimientos de seguridad
eléctrica establecidos por normativas internacionales, como
la NEC (Li y cols., 2008). Además, se busca aportar una guía
práctica para la mejora de las instalaciones eléctricas residen-
ciales en el país, donde la mayoría de los sistemas actuales no
cumplen con los estándares mínimos de seguridad (Senthil-
kumar, 2017).
Este trabajo no solo busca optimizar el diseño de las ma-
llas a tierra, sino también contribuir a una mejor comprensión
de las interacciones entre las propiedades del suelo y el de-
sempeño de los sistemas de puesta a tierra. Los resultados
de esta investigación tienen el potencial de ser aplicados a
nivel nacional y en otras regiones con características geoló-
gicas y climáticas similares, promoviendo así la adopción de
prácticas seguras y eficientes en el diseño de instalaciones
eléctricas (Yang y collaborators, 2001).
MATERIALES Y MÉTODOS
Las pruebas se llevaron a cabo en el sector de Sangolquí,
Ecuador. Las mediciones fueron definidas considerando la
altitud sobre el nivel del mar (msnm) y la geografía del área
de estudio. Se utilizó los siguientes materiales detallados en
la tabla 1(Sazali y cols., 2020).
Tabla 1: Detalles de materiales utilizados
Material Descripción
Telurómetro Se utilizó el comprobador de puesta a tierra
1625-2 GEO de Fluke.
Electrodos picas
de pruebas
Se utilizaron cuatro varillas metálicas de
acero galvanizado de 30 cm de longitud.
Cables de
conexión
Cables eléctricos con los debidos
terminales tanto para conexión con el
telurómetro como para los electrodos de
prueba. El equipo cuenta con cuatro
carretes de 60 m, 40 m, 30 m y 20 m.
Entre los métodos más empleados para el análisis de la
resistividad del suelo se encuentran los siguientes métodos
detallados con sus ventajas y desventajas en la tabla 2 (Oye-
yemi y cols., 2022).
Para el estudio se utilizó el método Wenner (Alpha), tam-
bién conocido como Wenner de cuatro polos, debido a la sim-
plicidad de la configuración, facilidad de interpretación de
los resultados, la resolución para variaciones de resistividad
y poseer una mayor sensibilidad a los cambios del terreno.
El procedimiento empleado sigue los lineamientos de la nor-
ma IEEE 81, que establece los criterios para la medición de
la resistividad del suelo y el diseño de sistemas de puesta a
tierra. Se detallan los pasos seguidos para la medición de re-
sistividad y el cálculo de la configuración óptima de la malla
a tierra en la tabla 3.
La disposición de los electrodos con el método designado
emplea un esquema de conexión utilizando cuatro electrodos
en una configuración sencilla de realizar y modificar, junto
con el equipo utilizado para las mediciones (Salam y cols.,
2017). Esta configuración se ilustra en la figura 1.
Fig. 1: Método de conexión para la medición de la resistividad del
suelo.
Para las mediciones se utilizaron cuatro electrodos de
prueba de 0.3 m de longitud, insertados verticalmente a una
distancia equidistante entre ellos. Se definió como bla longi-
tud de cada varilla y como ala separación entre las varillas
de prueba (Abdullah y cols., 2011). La metodología incluyó
mediciones en direcciones norte–sur, este–oeste y diagonal.
Las distancias de prueba (a) fueron de 4, 6 y 10 m. Se empleó
el telurómetro Fluke 1625-2 para inyectar corriente entre las
varillas de prueba 1 y 4. La diferencia de potencial se midió
entre las dos varillas internas (2 y 3), como se indica en la
figura 1, dado que el telurómetro emplea estos valores para
calcular la resistencia de la tierra.
Las mediciones se realizaron conforme a la normativa
IEEE 81, la cual establece los procedimientos adecuados pa-
ra determinar la resistividad del suelo. La metodología segui-
da se ilustra en la figura 2 (Zhou y collaborators, 2017).
Fig. 2: Mediciones de resistencia del terreno.
Las mediciones se realizaron en tres direcciones: norte–
sur, este–oeste y en diagonal. En cada caso, los valores de a
fueron de 4, 6 y 10 m, permitiendo obtener un total de nue-
ve mediciones por punto de muestreo (Trifunovic y Kostic,
2015).
Se recopilaron datos de resistencia y resistivi-
dad del terreno en el sector de Sangolquí, Ecuador
(−0,33405,−78,45217). Se seleccionaron sesenta ubicacio-
nes estratégicas, tomando en consideración el tipo de suelo
determinado por el mapa geológico del Ecuador, datos del
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e-ISSN: 1390-5902
CEDAMAZ, Vol. 15, No. 1, pp. 27–35, Enero–Junio 2025
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Tabla 2: Comparación entre métodos para la medición de resistividad del suelo
Método Ventajas Desventajas
Schlumberger Fácil instalación, requiere menor cantidad de
conductor al mover los electrodos de corriente.
Da una sensibilidad menor a variaciones locales y
cuenta con una interpretación más compleja.
Half–Schlumberger Utiliza menos cantidad de conductor que el
método de Schlumberger completo; es más
efectivo en terrenos irregulares.
La precisión en la medición es menor que el
método completo.
Wenner (Alpha) Fácil instalación y método de cálculo; se logra
una alta sensibilidad a posibles cambios de
resistividad.
Se requiere un mayor espacio para poder realizar
mediciones a mayor profundidad.
Wenner (Beta) Se adapta mejor a terrenos con geometría
irregular, con una instalación similar al Wenner
(Alpha).
Más complejo que Wenner (Alpha) por la
configuración de las picas; menor uso dentro de
las normativas estándar.
Pole–Pole Mayor profundidad de medición con menos
espacio.
Posee una alta influencia a los efectos de borde y
alta probabilidad de ruido por objetos metálicos
en el terreno.
Tabla 3: Procedimiento para la medición del terreno
Pasos Descripción
Preparación del sitio Se debe seleccionar un área representativa, evitando cualquier interferencia del sector y asegurar
condiciones naturales del suelo.
Disposición de electrodos de
prueba
Se colocan los electrodos en línea recta con una separación equidistante (a); el valor de afue 4, 8
y 10 m para obtener una profundidad adecuada del suelo.
Conexión del equipo de medición Se aplica una corriente a una frecuencia de 111 Hz con un voltaje de 42 V. Este paso se realiza
para cada una de las distancias y direcciones de a.
Cálculo de la resistividad Se aplica la ecuación de Wenner para obtener la resistividad aparente, junto con el descarte de
datos aplicando Gauss.
Análisis de resultados Se repiten las mediciones con los valores de 4 m, 8 m y 10 m, se grafican los resultados y se
analiza la estratificación del suelo.
Registro de datos Se registran las condiciones ambientales, ubicación y se presentan valores obtenidos con una
interpretación.
Instituto Geográfico Militar y la altura sobre el nivel del
mar. La tabla 4 resume el número de lugares considerados
en función del intervalo de alturas.
Tabla 4: Número de datos según la altura sobre el nivel del mar
No. Rango
mínimo
[msnm]
Rango
máximo
[msnm]
Número de lugares
1 2463 2481 1
2 2481 2500 9
3 2500 2529 11
4 2519 2538 11
5 2538 2557 9
6 2557 2575 8
7 2575 2594 4
8 2594 2613 5
9 2613 2632 2
Los puntos de medición se ilustran en la figura 3. Poste-
riormente, los datos obtenidos fueron procesados siguiendo
un algoritmo específico para su análisis y tratamiento, como
se muestra en la figura 4.
Se evaluaron diferentes configuraciones de mallas consi-
derando la distribución de electrodos y conexiones, los tipos
de materiales conductores de cobre y la profundidad y sepa-
ración óptima de electrodos. El objetivo de la optimización
fue minimizar la resistencia de la malla sin incrementar cos-
tos excesivamente.
RESULTADOS
La medición de la resistencia del terreno es una práctica
no destructiva. Los métodos empleados son sencillos y am-
pliamente utilizados, lo que los hace adecuados para diversas
aplicaciones. La incorporación de la tomografía en el análisis
de la resistividad eléctrica permite obtener características del
suelo de manera más rápida y precisa en términos de profun-
didad y distancia (Ho, 2008).
El modelo de resistividad aparente actual se basa en rela-
ciones empíricas para estimar el perfil de resistividad en fun-
ción de la profundidad. Sin embargo, estas relaciones pueden
presentar imprecisiones debido a factores como la variabi-
lidad del suelo, el contenido de humedad, la temperatura y
otros parámetros geológicos. Además, los resultados pueden
fluctuar en función de la distancia horizontal, lo que puede
comprometer la exactitud de las mediciones, especialmente
en suelos superficiales (Abdullah y cols., 2011).
La influencia de la variabilidad del suelo, el contenido de
humedad, la temperatura y otros parámetros geológicos si-
gue siendo un desafío en la obtención de mediciones preci-
sas. Estas limitaciones deben considerarse al interpretar los
datos de resistividad del terreno, ya que pueden afectar sig-
nificativamente la confiabilidad de los resultados obtenidos
(Senthilkumar, 2017).
Para el cálculo de la resistividad del terreno se empleó la
ecuación (Yang y collaborators, 2001):
ρ=2πaR,(1)
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OPTIMIZACIÓN DE DISEÑO DE MALLAS A TIERRA BARBOSA et al.
Fig. 3: Puntos de medición en el sector de Sangolquí.
donde ρes la resistividad del terreno [Ω·m],ala distancia
de separación entre las picas de prueba [m]yRla resistencia
del terreno [Ω]obtenida mediante el telurómetro.
Los datos provienen de las sesenta ubicaciones mostradas
en la figura 3; sin embargo, se presentan únicamente los pun-
tos representativos de las áreas más densamente pobladas, ya
que en estas ubicaciones se reflejan de manera más conci-
sa las condiciones generales del sector y permiten una mejor
evaluación del comportamiento de las diferentes configura-
ciones de los sistemas de puesta a tierra. La tabla 5 resume
estos datos.
Los valores obtenidos mostraron una gran variabilidad,
con resistividades entre 45.76 Ω·m y 109.32 Ω·m, lo que con-
firma la necesidad de un diseño adaptable según la zona. Se
presentan los datos obtenidos y su comparación con estudios
previos y estándares internacionales.
El diseño de la malla de tierra se enfoca en alcanzar una
resistencia inferior a 25 Ω, conforme a los requisitos estable-
cidos por la NEC. Para ello se emplean las ecuaciones defi-
nidas en la norma IEEE 81, las cuales permiten una correcta
configuración y dimensionamiento de la malla de tierra (De
Electricidad Evaluación y cols., 2023). Se consideró el uso
de un cable desnudo de cobre #2 AWG para el diseño de la
malla a tierra y una corriente de corto circuito de 10 kA, dado
que es la capacidad máxima que puede soportar un interrup-
tor termomagnético residencial, según normativas vigentes.
Las ecuaciones para el cálculo de la resistencia de diferen-
tes configuraciones de mallas se resumen en la tabla 6. En
cada caso, se emplearon imágenes ilustrativas de las configu-
raciones para facilitar la interpretación.
Donde ρes la resistividad del terreno [Ω·m],ael radio de
la varilla [m],Lla longitud de la varilla [m],Sla separación
entre las varillas [m]yRla resistencia de la malla [Ω].
A continuación, se muestra en la figura 5 la variación de la
resistencia de puesta a tierra calculada en los distintos puntos
del sector de Sangolquí. Este gráfico refleja cómo la resisten-
cia del suelo y las características de las diferentes configura-
ciones del sistema de puesta a tierra afectan a la eficiencia de
la resistencia.
Se realizaron simulaciones y análisis de configuraciones
de mallas utilizando las ecuaciones establecidas en la norma
IEEE 81. Los resultados indican que la configuración de dos
varillas de 1.8 m, separadas por 2 m, es suficiente para cum-
plir con la resistencia máxima permitida de 25 Ωen el 90%
de los casos evaluados.
La validación del sistema de puesta a tierra se logra al de-
mostrar que en las configuraciones presentadas el valor del
GPR se mantiene por debajo del voltaje de paso, cumplien-
do de esta manera con los criterios de seguridad establecidos
según la normativa de la IEEE Std 80 (of Electrical y Engi-
neers, 2013). Se emplearon las siguientes ecuaciones:
GPR =IGRg,(2)
Ib=0,166
√ts
,(3)
Etouch =IbRb+1,5ρ,(4)
Estep =IbRb+6ρ,(5)
donde IGes la corriente de falla a tierra (10 kA), Rgla resis-
tencia de la puesta a tierra [Ω],Ibla corriente de falla por el
cuerpo humano para una persona de 50 kg, tsel tiempo de
duración de la falla (0.5 s), Rbla resistencia del cuerpo hu-
mano (1000 Ω), ρla resistividad del terreno [Ω·m],Etouch el
voltaje de toque y Estep el voltaje de paso.
En las figuras 6–9 se presentan los resultados obtenidos a
partir de los modelos de puesta a tierra. Las figuras muestran
las variaciones que se encuentran dentro del GPR en relación
con los voltajes de paso y de toque, destacando las diferen-
cias entre los modelos propuestos.
DISCUSIÓN
Dentro del estudio de las mallas de puesta a tierra desa-
rrollado en este documento se logró determinar la resistivi-
dad del suelo en el sector de Sangolquí y, como resultado, la
resistencia de la malla de puesta a tierra de acuerdo con el
número y configuración de las varillas, enfocado en el sector
residencial.
Según la normativa del NEC, la IEEE Std 80 especifica
que para el sector residencial la resistencia máxima debe ser
de 25 Ω, y para el sector de Sangolquí en un 90% de los casos
se logra con la instalación de dos varillas de copperweld de
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CEDAMAZ, Vol. 15, No. 1, pp. 27–35, Enero–Junio 2025
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Fig. 4: Algoritmo para el modelado del suelo y mallas a tierra.
1.8 m, 5/8 pulgadas de diámetro y una separación entre sí de
2 m, proporcionando una solución adecuada para construc-
ciones de viviendas y garantizando una correcta instalación
de los sistemas de puesta a tierra.
Para la verificación de las soluciones propuestas se reali-
zó el cálculo de un escenario de accidente mediante circuitos
equivalentes, en donde se consideró el voltaje de toque y de
paso mayor al GPR, tomando como referencia a una persona
de 50 kg. Dado que el estudio está enfocado al área residen-
cial, se contempló la presencia de niños dentro de las insta-
laciones eléctricas que pueden hacer contacto con elementos
eléctricos conectados a tierra.
Se evaluó el comportamiento de los sistemas de puesta a
tierra en diferentes configuraciones mediante el análisis del
GPR, voltaje de toque y de paso, comparando tres escena-
rios. Los resultados muestran que la configuración de una
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OPTIMIZACIÓN DE DISEÑO DE MALLAS A TIERRA BARBOSA et al.
Tabla 5: Datos de la resistividad de los terrenos objetivos en Sangolquí
Punto de medición Gráfico resistencia vs distancia Resistividad
[Ω·m]
Coordenadas decimales Altura [m] Profundidad
[m]
Parque Turismo 47.83 −0,32693,−78,45074 2500 4.95
Parque San Sebastián 45.76 −0,33058,−78,44515 2517 8.038
Complejo turístico La
Cascada
109.32 −0,34314,−78,42846 2568 3.055
Quinta Lomalta 51.30 −0,36308,−78,43173 2645 2.015
Centros Médicos Cruz
Roja Sangolquí
53.86 −0,33187,−78,45026 2502 2.266
sola varilla presenta el mayor valor de GPR, logrando alcan-
zar valores de hasta 500 V en algunos puntos de medición.
Esto representa un riesgo considerable en los sectores resi-
denciales, donde se pueden producir accidentes por contacto
directo con elementos eléctricos; además, en algunos casos
los voltajes de paso muestran valores cercanos a los 300 V,
lo cual excede los límites de seguridad establecidos según la
normativa de la IEEE Std 80.
Al aumentar el número de electrodos a dos varillas con
una separación menor que la longitud de la varilla se observa
una reducción significativa del GPR, con valores inferiores
a 150 V, lo que muestra una mejora en la eficiencia de la
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Tabla 6: Ecuaciones para el cálculo de la resistencia de la malla de puesta a tierra
Tipo Nombre Fórmula
Una varilla R=ρ
2πLln 4L
a−1
Dos varillas (S>L)R=ρ
4πLln 4L
a−1+ρ
4πS1−L2
3S2+2L4
5S4
Dos varillas (S<L)R=ρ
4πLln 4L
a+ln 4L
S−2+S
2L−S2
16L2+S4
512L4
Tres varillas en forma de triángulo R=
ρ
6πLln 2L
a+ln 2L
S+1,071 −0,209 S
L+0,238 S2
L2−0,054 S4
L4
Fig. 5: Resistencia de las mallas a tierra.
Fig. 6: Distribución del GPR, voltaje de toque y voltaje de paso con una varilla de puesta a tierra.
disipación de la corriente de falla. Aunque los voltajes de
paso y pico presentan en algunos puntos valores elevados, la
disminución del GPR contribuye a una reducción importante
del riesgo general en una instalación residencial.
De igual manera, analizando la configuración con dos va-
rillas pero con una distancia de separación mayor a la longi-
tud de la varilla, se observa una reducción del GPR similar
a la configuración anterior, aunque con valores alrededor de
250 V en contraste con los 150 V obtenidos anteriormente.
No obstante, estos valores se mantienen dentro de los límites
que establece la normativa vigente.
La mejor respuesta del sistema se presenta con la configu-
ración de tres varillas, en donde el GPR no supera los 100 V
en la mayoría de los puntos y tanto los voltajes de paso como
de toque son mucho más estables y uniformes en los diferen-
tes puntos. Esta configuración permite una mejor distribución
del potencial eléctrico del terreno, lo que implica una mejora
sustancial en la seguridad de los sistemas de puesta a tierra.
Se destaca que en las configuraciones presentadas los vol-
tajes de toque y de paso se mantienen en niveles relativa-
33
OPTIMIZACIÓN DE DISEÑO DE MALLAS A TIERRA BARBOSA et al.
Fig. 7: Distribución del GPR, voltaje de toque y voltaje de paso con dos varillas de puesta a tierra (S<L).
Fig. 8: Distribución del GPR, voltaje de toque y voltaje de paso con dos varillas de puesta a tierra (S>L).
Fig. 9: Distribución del GPR, voltaje de toque y voltaje de paso con tres varillas de puesta a tierra.
mente estables y por debajo del GPR, lo que indica que los
factores de seguridad frente a un contacto directo se han con-
siderado adecuadamente en los diseños analizados.
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CEDAMAZ, Vol. 15, No. 1, pp. 27–35, Enero–Junio 2025
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CONCLUSIONES
El presente estudio sobre la optimización del diseño de
mallas a tierra mediante el análisis de la resistividad del suelo
en Sangolquí permite destacar la importancia de considerar
las variaciones geológicas y climáticas en la implementación
de sistemas de puesta a tierra. Los resultados obtenidos evi-
dencian que la resistividad del suelo en la región presenta va-
lores altamente variables, lo que subraya la necesidad de un
diseño personalizado de las mallas de tierra para garantizar
la seguridad y eficiencia de las instalaciones eléctricas.
La aplicación del método Wenner (Alpha) permitió obte-
ner mediciones precisas que facilitaron el modelado del com-
portamiento del terreno. A partir de estos datos se logró di-
señar mallas a tierra que cumplen con los estándares interna-
cionales, asegurando una resistencia menor a los 25 Ω, con-
forme a la normativa NEC e IEEE 81.
Además, se destaca la importancia de la correcta selección
de materiales y configuraciones para reducir costos y optimi-
zar el desempeño del sistema de puesta a tierra. Se recomien-
da la aplicación de estas metodologías en otras regiones con
condiciones geológicas similares para mejorar la seguridad
eléctrica en instalaciones residenciales e industriales.
Finalmente, el estudio enfatiza la necesidad de actualizar
y reforzar las normativas locales sobre sistemas de puesta a
tierra, promoviendo la adopción de técnicas de medición y
diseño más precisas para garantizar instalaciones eléctricas
seguras y eficientes a nivel nacional.
El incremento de varillas de puesta a tierra permite una
mejora significativa en la seguridad del sistema eléctrico. El
diseño con tres varillas representa la mejor alternativa eva-
luada, ya que minimiza el GPR y estabiliza de mejor manera
los voltajes de paso y toque en las diferentes zonas, resul-
tando lo más adecuado para instalaciones residenciales con
presencia de personas vulnerables como niños y ancianos.
AGRADECIMIENTOS
Esta investigación fue posible gracias a los docentes del
Instituto Superior Rumiñahui, así como a un estudiante cuyo
apoyo fue fundamental.
CONTRIBUCIONES DE LOS AUTORES
Conceptualización: FB; metodología: FB y SP; análisis
formal: FB; investigación: FB y SP; recursos: FB y SP; re-
copilación de datos: SP y KA; redacción — preparación del
borrador original: FB y SP; redacción — revisión y edición:
FB y SP; visualización: FB; supervisión: FB y SP; adminis-
tración de proyecto: FB; adquisición de financiamiento para
la investigación: FB. Todos los autores han leído y aceptado
la versión publicada del manuscrito.
Flavio Barbosa: FB. Santiago Pérez: SP. Kevin Avilés:
KA.
FINANCIAMIENTO
El presente estudio fue financiado por el Instituto Su-
perior Rumiñahui, bajo resolución ISUISTER-INV-PRO-C-
000059.
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35
e-ISSN: 1390-5902
CEDAMAZ, Vol. 15, No. 11, pp. 36–47, Enero-Junio 2025
DOI: 10.54753/cedamaz.v15i1.2448
Estudio químico-mineralógico de una antigua escombrera del área minera de
Barruecopardo (Salamanca): Implicaciones medioambientales
Chemical-mineralogical study of an old dump in the mining area of Barruecopardo
(Salamanca): Environmental implications
Oscar Estrella 1,*, Ascensión Murciego Murciego 2y Esther Alvarez Ayuzo 3
1Universidad Nacional de Loja, Loja, Ecuador, oaestrella@unl.edu.ec
2Universidad de Salamanca, Salamanca, España
3Instituto de Recursos Naturales y Agro Biología de Salamanca, Salamanca, España
*Autor para correspondencia: oaestrella@unl.edu.ec
Fecha de recepción del manuscrito: 23/03/2025 Fecha de aceptación del manuscrito: 01/06/2025 Fecha de publicación: 30/06/2025
Resumen—Las antiguas explotaciones de yacimientos minerales con presencia de sulfuros han generado residuos expuestos a los agentes
atmosféricos, provocando la oxidación de los sulfuros con el riesgo de producción de acidez y liberación de elementos potencialmente
tóxicos. Se llevó a cabo el estudio de residuos de grano fino en una escombrera de la mina de Barruecopardo que explota el principal
yacimiento de wolframio de España donde existe importante presencia de arsenopirita y pirita. El principal objetivo fue realizar su carac-
terización química – mineralógica y determinar los riesgos ambientales de movilización del arsénico. Para ello se emplearon técnicas de
difracción de rayos X, microscopía de la luz polarizada y microsonda electrónica. Los riesgos ambientales se establecieron mediante la
determinación del pH y potencial de neutralización neto sumado a ensayos de lixiviación y movilidad. El estudio mineralógico identifi-
có como principales fases al cuarzo, moscovita, microclina, albita y caolinita junto con diferentes productos de oxidación de sulfuros y
productos de precipitación/disolución en drenajes ácidos de minas: (oxihidr)óxidos AFAs, jarosita y azufre nativo. Los análisis químico –
mineralógicos establecieron que los principales portadores de arsénico son (oxihidr)óxidos de hierro, AFAs y jarosita. La caracterización
ambiental determinó que los residuos presentan un pH típico de materiales generadores de acidez. Existe un riesgo de movilización de
arsénico (55.4%) si tienen lugar cambios ambientales bajo condiciones reductoras. La movilización de arsénico en condiciones de lixivia-
ción a medio/largo plazo (10 años) se produce de forma continua (4.8 mg/kg). Durante este periodo tiene lugar la disolución de jarosita y
la neoformación de (oxihidr)óxidos de hierro.
Palabras clave—Lixiviación, Escombrera, Arsénico, (oxihidr)óxidos de hierro, AFAs.
Abstract—The old exploitations of mineral deposits with the presence of sulfides have generated waste exposed to atmospheric agents,
causing the oxidation of sulfides with the risk of producing acidity and releasing potentially toxic elements. The study of fine –grained re-
sidues was carried out in a dump of the Barruecopardo mine that exploited the main tungsten deposit in Spain where there was a significant
presence of arsenopyrite and pyrite. The main objective was to carry out its chemical –mineralogical characterization and determine the
environmental risks of arsenic mobilization. For this, X –ray diffraction, polarizing microscopy and electron microprobe techniques were
used. The environmental risks were established by determining the pH and net neutralization potential added to leaching and mobility tests.
The mineralogical study identified quartz, muscovite, microcline, albite, and kaolinite as the main phases, together with different sulfide oxi-
dation products and precipitation/dissolution products in acid mine drainage: AFAs, jarosite, and native sulfur. The chemical –mineralogical
analyses established that the main carriers of arsenic are Fe (oxyhydr)iron oxides, AFAs and jarosite. The environmental characterization
determined that the waste has a typical pH of acid –generating materials. There is a risk of mobilization of arsenic (55.4%) if environmental
changes take place under reducing conditions. The mobilization of arsenic under leaching conditions in the medium/long term (10 years)
occurs continuously (4.8 mg/kg). During this period the dissolution of jarosite and the neoformation of iron (oxyhydr) oxides take place.
Keywords—Leaching, Dump, Arsenic, (oxyhydr)oxides, AFAs.
INTRODUCCIÓN
La explotación de yacimientos minerales genera grandes
cantidades de residuos sólidos que son generalmente
acumulados en escombreras o en balsas y presas. En el caso
de que los residuos contengan importantes cantidades de sul-
furos metálicos, tales como pirita (FeS2), pirrotina (Fe1−xS),
galena (PbS), esfalerita (ZnS), calcopirita (CuFeS2) y arseno-
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0. 36
ESTUDIO QUÍMICO-MINERALÓGICO DE UNA ANTIGUA ESCOMBRERA ESTRELLA et al.
pirita (FeAsS), su exposición a la atmósfera puede entrañar
graves problemas medioambientales. Bajo estas condiciones
los sulfuros se oxidan, generando acidez y liberando sulfa-
to y elementos potencialmente tóxicos (EPT) como As, Cd,
Pb, Cu, Zn, etc.(Johnson et al., 2000; Roussel et al., 2000;
Moncur et al., 2004; F. Romero et al., 2007; A. Romero y
Flores, 2010) que, al ser transportados, pueden contaminar
suelos, sedimentos, aguas superficiales y subterráneas e im-
pactar en la biodiversidad de los ecosistemas cercanos(Bain
et al., 2000; Armienta et al., 2001; Jung, 2001). Este pro-
ceso, conocido como drenaje ácido de minas (DAM), tam-
bién se produce de forma natural, recibiendo el nombre de
drenaje ácido de rocas, que tiene lugar en ambientes super-
génicos cuando las rocas contienen sulfuros. Muchos yaci-
mientos minerales metálicos se descubrieron en la antigüe-
dad, probablemente, por la presencia de aguas ácidas rojizas.
MATERIALES Y MÉTODOS
Zona de estudio
La mina de Barruecopardo se localiza 2 km al sur del mu-
nicipio del mismo nombre, al noroeste de la provincia de
Salamanca, en la comarca de las Arribes, en donde la me-
na explotada era de wolframio presente principalmente co-
mo scheelita (CaWO4) (Fig.1). La extracción de wolframio
comenzó a principios de la década de 1930 y alcanzó su apo-
geo entre 1942 y 1945, aunque la mina siguió abierta hasta
inicios de la década de los 80.
A comienzos de la década de los 80 la explotación ce-
rró debido al descenso del precio de wolframio. Como con-
secuencia de esto quedaron infraestructuras e instalaciones
abandonadas correspondientes a la planta de tratamiento, dos
cortas de explotación de 800 m x 12 m x 20 m y de 500 m
x 40 m x 90 m (esta última con aproximadamente un millón
de metros cúbicos de agua ácida) y escombreras con más de
10 millones de toneladas de estériles finos y gruesos. Des-
pués de unos 10 años de estudios, trabajos de diseño, permi-
sos y financiamiento, incluido un período de construcción de
15 meses, Saloro volvió a poner en funcionamiento la mina
Barruecopardo a principios de 2019, con una planta e infra-
estructura renovadas. Las actividades mineras han sido dise-
ñadas de forma que minimicen cualquier impacto medioam-
biental que puedan causar, a la vez que se asegura una alta
recuperación.
Contexto geológico
En la zona de estudio el material es metamórfico de edad
precámbrica y paleozoica con presencia de rocas magmáticas
más jóvenes. El yacimiento de Barruecopardo se encuentra
en la zona apical del núcleo del granito y el depósito mi-
neral está constituido por filones subverticales de cuarzo de
dirección NNE-SSO y potencias entre 2 y 30 cm, dispues-
tos en bandas paralelas intragraníticas (Fig. 2). Muy relevan-
te es el filón maestro, que tiene una potencia de 1 a 5 m y
1400 m de longitud. Los principales minerales presentes son
scheelita (CaWO4) y wolframita ((Fe,Mn)WO4), que consti-
tuyen la mena, y en menor cantidad se encuentran la arseno-
pirita (FeAsS), pirita (FeS2), calcopirita (CuFeS2), marcasita
(FeS2) y otros sulfuros, junto con cuarzo, feldespato, mica y
apatito.
Toma de muestras
El muestreo se realizó en una antigua escombrera
(Fig. 3A). Se tomaron muestras superficiales de gran fino
(<10mm) en diferentes puntos de la escombrera, se mezcla-
ron y se homogeneizaron para dar lugar a una única mues-
tra (Fig. 3B) que fue sometida posteriormente al estudio
químico-mineralógico y de caracterización ambiental.
Caracterización química y mineralógica
Para llevar a cabo dicha caracterización se utilizaron dife-
rentes técnicas como difracción de rayos X (método de pol-
vo), microscopía óptica polarizante y microsonda electróni-
ca.
Difracción de rayos X (DRX)
El análisis por DRX tiene la finalidad de identificar las fa-
ses cristalinas presentes en la muestra. Para el presente análi-
sis se aplicó el método de polvo y se empleó un difractómetro
de rayos X D8 Advance Bruker del Servicio de Difracción de
Rayos X de la Universidad de Salamanca (Fig. 4), con mo-
nocromador de grafito, goniómetro θ/2θ(500 mm de radio)
y contador de centelleo. El voltaje y la intensidad del genera-
dor son de 40 kV y 30 mA, respectivamente. Se ha utilizado
la radiación Kαdel Cu (λKα= 1.54 Å) y las condiciones de
barrido fueron: rango de 2θde 2º a 60º, paso de barrido de
0.04 [º2θ] y tiempo de barrido por paso de 1s.
Se obtuvieron dos difractogramas, uno a partir de la mues-
tra tomada originalmente de la escombrera y otro de la mues-
tra lixiviada, previamente molidas con un mortero de ágata
hasta tamaño polvo (63µm). La identificación de las fases
cristalinas se realizó comparando los difractogramas de las
muestras con los patrones experimentales almacenados en
una base de datos de difracción de polvo (“Joint Committee
on Powder Diffraction Standards-Powder Diffraction File”,
JCPDS-PDF).
Microscopía óptica de luz polarizada
La caracterización de las fases presentes en las muestras
objeto de estudio (original y lixiviada) se realizó mediante
microscopía óptica de luz polarizada en luz transmitida (LT)
y luz reflejada (LR), con un solo polarizador (LPP) y con
dos polarizadores (LXP). El microscopio óptico de luz pola-
rizada empleado es de la marca NIKON, con cámara digital
acoplada, conectado a un monitor de TV (Fig. 5). Este equipo
permite realizar observaciones tanto en luz transmitida como
en luz reflejada.
Se elaboraron 4 láminas delgadas pulidas en el Servicio de
Preparación de Rocas de la Universidad de Salamanca. Para
ello se embutieron las muestras original y lixiviada en resina
y se obtuvieron dos láminas, una de la mitad superior y otra
de la mitad inferior, de cada una de ellas.
Microsonda electrónica
La microsonda electrónica (“Electron Probe Micro Analy-
zer”, EPMA) utilizada es de la marca JEOL, modelo Super-
probe JXA-8900, del Centro Nacional de Microscopía elec-
trónica (CNME) de la Universidad Complutense de Madrid
(Fig. 6).
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e-ISSN: 1390-5902
CEDAMAZ, Vol. 15, No. 11, pp. 36–47, Enero-Junio 2025
DOI: 10.54753/cedamaz.v15i1.2448
Fig. 1: Localización de la mina de Barruecopardo en la Península Ibérica (a), área minera de Barruecopardo (b), detalle de la escombrera
objeto de estudio (c)
Fig. 2: Contexto geológico-minero de la mina de Barruecopardo (1776). 62: Granito de grano medio-grueso y dos micas.3: Areniscas,
pizarras y conglomerados cámbricos, en rojo: explotaciones e indicios de wolframio y estaño. Modificado del Mapa Geológico y Minero
de Castilla y León (E. 1:400.000). (SIEMCALSA, 2009).
Fig. 3: (A) Escombrera antigua de la mina de Barruecopardo, (B) Detalle de la muestra homogeneizada
38
ESTUDIO QUÍMICO-MINERALÓGICO DE UNA ANTIGUA ESCOMBRERA ESTRELLA et al.
Fig. 4: Difractómetro de Rayos X
Fig. 5: Microscopio óptico polarizante
Fig. 6: Microsonda Electrónica JEOL
En la microsonda se llevaron a cabo los análisis químicos
puntuales por espectroscopía de dispersión de longitud de on-
da (“Wavelength dispersive spectroscopy”, WDS) sobre las
láminas delgadas pulidas. Estas láminas se recubrieron con
carbono en un metalizador. Las condiciones de análisis han
sido: voltaje 15 kV, corriente del haz 20 nA, diámetros de haz
entre 1 y 5 µm y tiempo de contaje 10 s en la posición del
pico y 5 s en la de cada “background”.
Los elementos analizados y los patrones correspondientes
utilizados (entre paréntesis) han sido: Al y Si (sillimanita),
Fe (almandino), P (fluorapatito), As (arseniuro de galio), S
(galena), K (feldespato potásico), Na (albita), Mn (pirolusi-
ta), Ca (kaersutita), Ti (ilmenita), F y Cl (fluorapatito).
Caracterización ambiental
La caracterización ambiental de la muestra de los residuos
mineros tomados de la escombrera incluyó la determinación
de los siguientes parámetros:
• Potencial de hidrógeno (pH)
• Potencial de neutralización Neto (PNN)
• Contenido total de As, Fe y S
• Contenido lixiviable de As, Fe y S
• Movilidad de As, Fe y S en condiciones ambientales
cambiantes y bajo condiciones de lixiviación a corto y me-
dio/largo plazo.
Potencial de hidrógeno
Para la medida del pH se aplicó el método de la pasta sa-
turada. Para ello la muestra molida (tamaño de partícula <
0.250 mm) se saturó con H2O y tras un periodo de equilibra-
ción de 30 min se introdujo un electrodo de pH (pH-metro)
para medir su alcalinidad o acidez.
Potencial de neutralización neto
El PNN se determinó por cálculo estableciendo la diferen-
cia entre el potencial de neutralización (PN) y el potencial
ácido (PA) de acuerdo con la siguiente fórmula:
PNN=PN-PA Cálculo del potencial de neutralización neto
Potencial de neutralización
El PN se determinó mediante el método de Sobek et al.
(1978). De acuerdo con este método, la muestra molida (ta-
maño de partícula < 0.250 mm) se sometió en un matraz Er-
lenmeyer a un proceso de calentamiento con HCl 0.1 M a
una temperatura de 90 ºC hasta que la reacción de neutra-
lización se completó. Posteriormente, el exceso de ácido se
valoró con NaOH 0.1 M para determinar la cantidad de ácido
consumido por la muestra. El PN se expresa como la canti-
dad equivalente de carbonato cálcico disponible en la mues-
tra para neutralizar la acidez producida por 1 t de material
(kg CaCO3/t).
Potencial ácido
El PA se calculó directamente a partir del contenido total
de S en la muestra, estableciendo de este modo la cantidad
máxima de ácido sulfúrico que podría ser generada a partir
de ella. El PA se expresa como la cantidad de carbonato cál-
cico requerida para neutralizar la acidez producida por 1 t de
material (kg CaCO3/t), realizándose su cálculo de acuerdo
con la siguiente fórmula:
kg CaCO3
t=31,25∗S(%)(1)
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e-ISSN: 1390-5902
CEDAMAZ, Vol. 15, No. 11, pp. 36–47, Enero-Junio 2025
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Una vez obtenidos el PN y el PA, se aplica la Ecuación 1 y
el valor del PNN resultante se categoriza de acuerdo con los
siguientes criterios (Tabla 1):
Tabla 1: Criterios para categorización de PNN
VALOR CRITERIO
PNN <- 20 Generador de acidez
-20 <PNN <20 Zona de incertidumbre
PNN >20 No Generador de acidez
Contenidos totales
Se midieron los contenidos totales de As, Fe y S presen-
tes en la muestra. Para ello la muestra finamente molida (ta-
maño de partícula < 0.1 mm) fue sometida a un proceso de
digestión con agua regia (HNO3y HCl en proporción 1:3)
utilizando una relación sólida/extractante de 0.5/10 g/mL. El
proceso de digestión se llevó a cabo por medio de un horno
microondas Milestone Ethos Plus a una temperatura de 190
°C durante 15 m. El extracto obtenido fue transferido a un
matraz aforado de 25 mL, siendo posteriormente enrasado
con agua ultrapura. El análisis de As, Fe y S en el extracto se
realizó por espectrometría de emisión óptica por plasma de
acoplamiento inductivo (ICP-OES) en el Servicio de Análisis
e Instrumentación del IRNASA, utilizando un espectrómetro
Varian 720-ES.
Contenidos lixiviables
Se midieron los contenidos lixiviables de As, Fe y S pre-
sentes en la muestra siguiendo el test estándar de lixiviación
europeo EN-12457-4 (2002). De acuerdo con dicho test, la
muestra (tamaño de partícula 10 mm) se sometió a un perio-
do de agitación de 24 horas con agua ultrapura utilizando una
relación sólida/extractante de 10/1 mL/g. Para realizar el pe-
riodo de agitación se empleó un agitador de volteo trabajando
a 10 revoluciones por minuto (rpm). Transcurrido el periodo
de agitación, la suspensión se dejó sedimentar y el sobrena-
dante se filtró a través de filtros de membrana de 0.45 µm. El
análisis de As, Fe y S en el extracto se realizó por ICP-OES.
Estudios de movilidad
Movilidad de As, Fe y S en condiciones ambientales
cambiantes
La movilidad del As, Fe y S en condiciones ambientales
cambiantes se determinó usando el protocolo BCR (“Bureau
Communautaire de Référence”) modificado tal y como es-
tablecieron Rauret et al. (1999) Dicho protocolo consta de
tres etapas en las que se extraen de forma sucesiva los ele-
mentos movilizables en condiciones ácidas, en condiciones
reductoras y en condiciones oxidantes. Estas tres etapas se
completan con una cuarta en la que se determinan los ele-
mentos presentes en la fracción residual.
a) Primera Etapa-Fracción soluble en ácido
La muestra fue extraída con ácido acético 0.11 M em-
pleando una relación sólida/extractante 1/40 (g/mL) y un pe-
riodo de agitación de 16 horas (realizado por medio de un
agitador de volteo). Para la obtención del extracto la suspen-
sión fue separada por centrifugación.
b) Segunda Etapa-Fracción reducible
El residuo obtenido de la primera etapa fue extraído con
cloruro de hidroxilamina 0.5 M. empleando una relación só-
lido/extractante 1/40 (g/mL) y un periodo de agitación de 16
horas (realizado por medio de un agitador de volteo). Para la
obtención del extracto la suspensión fue separada por centri-
fugación.
El residuo obtenido de la segunda etapa se sometió en
primer lugar a un proceso de digestión con peróxido de hi-
drógeno 8.8 M empleando una relación sólido/líquido 1/10
(g/mL) durante 2 horas (la primera a temperatura ambiente
y la segunda a 85 °C), posteriormente se realizó un segun-
do proceso de digestión con peróxido de hidrógeno 8.8 M
empleando una relación sólido/líquido 1/10 (g/mL) duran-
te 1 hora a 85 °C, y finalmente se realizó una extracción
con acetato de amonio 1 M empleando una relación sóli-
do/extractante 1/50 (g/mL) y un periodo de agitación de 16
horas (realizado por medio de un agitador de volteo). Para la
obtención del extracto la suspensión fue separada por centri-
fugación.
d) Cuarta Etapa-Fracción residual
El residuo de la etapa anterior se sometió a un proceso de
digestión con agua regia utilizando las mismas condiciones
empleadas en la determinación de los contenidos totales.
Los extractos obtenidos de las diferentes etapas fueron
analizados para la determinación de As, Fe y S por ICP-OES.
Movilidad de As, Fe y S bajo condiciones de lixivia-
ción a corto y medio/largo plazo
La movilidad de As, Fe y S bajo condiciones de lixiviación
a corto (1 año) y medio/largo (10 años) plazo se evaluó reali-
zando estudios de lixiviación en columna. Para ello columnas
de vidrio de 2.95 cm de diámetro x 15 cm de altura rellenadas
con 100 g de muestra fueron percoladas con agua ultrapura
en régimen saturado a una velocidad de flujo de 60 mL/h por
medio de una bomba peristáltica de doble vía. El volumen de
agua percolado en los estudios de lixiviación a corto plazo
fue de 600 mL (equivalente a la precipitación anual en Ba-
rruecopardo, que es aproximadamente de 900 mm) y de 6L
en los estudios de lixiviación a medio/largo plazo. El agua
percolada se recogió en fracciones sucesivas de 25 mL en el
caso de los estudios de lixiviación a corto plazo y de 150 mL
en el caso de los estudios de lixiviación a medio/largo pla-
zo, utilizando un colector de fracciones. Todos los lixiviados
fueron analizados por ICP-OES para la determinación de la
concentración de As, Fe y S.
Los residuos sometidos a lixiviación a medio/largo plazo
fue caracterizados mineralógicamente siguiendo las mismas
técnicas y procedimientos descritos anteriormente.
RESULTADOS
Caracterización mineralógica y química de la muestra
tomada de la escombrera
Difracción de rayos X
Los minerales identificados mediante difracción de rayos
X (Fig. 7) son:
Cuarzo: SiO2
Moscovita: KAl2(Si3Al)O10(OH,F)2
40
ESTUDIO QUÍMICO-MINERALÓGICO DE UNA ANTIGUA ESCOMBRERA ESTRELLA et al.
Tabla 2: Análisis químicos puntuales de cuarzo expresados en% en peso de óxidos
Óxidos Análisis Media Rango
1 2 3 4 5
SiO299.21 97.73 97.87 100.00 97.25 98.41 97.25 - 100
Al2O3<l.d.* 0.05 0.02 <l.d. 0.04 0.04 <l.d. - 0.05
Fe2O30.01 0.23 0.02 0.52 0.01 0.05 0.01 - 0.52
MnO 0.01 0.01 <l.d. 0.01 <l.d. 0.01 <l.d. - 0.01
MgO <l.d. <l.d. <l.d. <l.d. <l.d. <l.d. <l.d.
CaO <l.d. <l.d. <l.d. 0.01 0.01 0.01 <l.d. - 0.01
Na2O0.04 <l.d. 0.04 <l.d. <l.d. 0.04 <l.d. - 0.04
K2O<l.d. <l.d. 0.01 <l.d. <l.d. 0.01 <l.d. - 0.01
TiO20.02 <l.d. <l.d. <l.d. <l.d. 0.02 <l.d. - 0.02
P2O5<l.d. <l.d. 0.01 <l.d. 0.01 0.01 <l.d. - 0.01
SO3<l.d. 0.02 0.01 <l.d. <l.d. 0.02 <l.d. - 0.02
As2O5<l.d. <l.d. <l.d. <l.d. <l.d. <l.d. <l.d.
F<l.d. <l.d. <l.d. <l.d. <l.d. <l.d. <l.d.
Cl <l.d. <l.d. <l.d. <l.d. <l.d. <l.d. <l.d.
Total 99.29 98.03 97.98 100 97.33
Microclina: KAlSi3O8
Albita: NaAlSi3O8
Caolinita: Al2Si2O5(OH)4
Microscopia óptica de luz polarizada
Las observaciones realizadas al microscopio óptico de luz
polarizada en luz transmitida han permitido identificar las si-
guientes fases:
Cuarzo: aparece en fragmentos mono y policristali-
nos generalmente fracturados y con extinción ondulante
(Fig. 8 B, C, D, y Fig. 9 E, F).
Feldespatos: se observan principalmente microclina
(feldespato potásico) (Fig. 8A, C, y Fig. 8F) y albita
(plagioclasa sódica) con las típicas maclas tipo “tartán”
y polisintética, respectivamente (Fig. 8B).
Micas: destaca la abundancia de moscovita que en al-
gunos casos se encuentra deflecada (Fig. 8 A, B), con
oxihidróxidos de hierro en los planos de exfoliación y
también recubriéndola (Fig. 8B). La biotita es muy es-
casa y a veces está alterada a moscovita y clorita.
oxihidróxidos de hierro: se presentan principalmente
solos y ligados a micas (Fig. 9B, C y Fig. 9F) y, en me-
nor proporción, alrededor de cuarzo (Fig. 8D) y feldes-
patos (Fig. 9F).
Arseniatos férricos hidratados amorfos (AFAs): se re-
conocen por su tonalidad marrón, naranja o marrón ro-
jiza, por su aspecto craquelado y por ser (Murciego et
al., 2011). Aparecen como fragmentos de forma aisla-
da (Fig. 8A) y como fase cementante, empastando frag-
mentos de cuarzo y de mica (Fig. 8D). Al tratarse de
fases amorfas no han sido detectadas en difracción de
rayos X.
Jarosita: se presenta como agregados de partículas esfé-
ricas de tonalidades marrones de tamaño muy pequeño
(algunas micras), finamente distribuidos (Fig. 9E). Se
ha comprobado que este mineral en esta escombrera es
producto de alteración de pirita y marcasita (Aldana et
al., 2014).
Azufre: presenta una tonalidad gris amarillenta y se en-
cuentra en los bordes de fragmentos de cuarzo y feldes-
patos (Fig. 9F). Está presente por ser un producto co-
mún de la biolixiviación de sulfuros alterados distintos
de la pirita (Rodriguez y Menor-Salván, 2012).
Microsonda electrónica
Se han realizado análisis químicos puntuales sobre dife-
rentes minerales y sobre otras fases presentes en la muestra
tomada de la escombrera:
Sobre el cuarzo se han realizado 5 análisis químicos pun-
tuales (Tabla 2). Su contenido en SiO2varía entre 97.25 y
100%, con una media del 98.41%. El contenido de Fe2O3
se encuentra dentro del rango 0.01 – 0.52%. El resto de ele-
mentos analizados presentan concentraciones entre el límite
de detección y 0.01 (MnO, CaO, K2OyP2O5), 0.02 (TiO2y
SO3) y 0.04 (Na2O) e inferiores al límite de detección (MgO
y As2O5).
Sobre los feldespatos se realizaron 6 análisis (Tabla 3),
cinco de ellos sobre feldespatos potásicos (microclina) y uno
sobre plagioclasa sódica (albita). En la microclina las con-
centraciones de SiO2, Al2O3y K2O oscilan entre 63.17 y
65.21%, 18.35 y 19.48% y entre 14.54 y 16.09%, respec-
tivamente, valores próximos a la fórmula ideal (webmine-
ral.com: 64.76, 18.32 y 16.92% respectivamente). Los con-
tenidos de As2O5son inferiores a 0.01% y los de Fe2O3y
SO3, inferiores a 0.02%. En la albita los contenidos de SiO2,
Al2O3, Na2O y CaO son: 68.12, 20.03, 10.82 y 0.12%, res-
pectivamente, próximos a la fórmula ideal (webmineral.com:
67.39, 20.35, 11.19 y 1.07%, respectivamente) salvo el con-
tenido de CaO, ligeramente inferior. El contenido de As2O5
es inferior al límite de detección, y los de Fe2O3y SO3, in-
feriores al 0.01%.
Se realizaron 9 análisis sobre moscovita (Tabla 4). En ellos
los contenidos de SiO2, Al2O3y K2O oscilan entre 43.75
y 46.05%, entre 33.56 y 36.64% y entre el 6.49 y 9.78%,
41
e-ISSN: 1390-5902
CEDAMAZ, Vol. 15, No. 11, pp. 36–47, Enero-Junio 2025
DOI: 10.54753/cedamaz.v15i1.2448
Tabla 3: Análisis químicos puntuales de feldespatos (microclina: 1-5, albita: 6) expresados en% en peso de óxidos
Óxidos Análisis Media Rango
1 2 3 4 5 6
SiO265.21 63.26 63.76 63.17 64.76 68.12 64.69 63.17 - 68.12
Al2O318.92 18.79 19.09 18.35 19.48 20.03 19.10 18.35 - 20.03
Fe2O3<l.d.* 0.02 <l.d. <l.d. <l.d. 0.01 0.01 <l.d. - 0.02
MnO <l.d. <l.d. 0.01 <l.d. <l. d. 0.01 0.01 <l.d. - 0.01
MgO <l.d. 0.01 0.01 <l. d. <l. d. <l. d. 0.01 <l.d. - 0.01
CaO <l.d. 0.03 0.02 <l. d. 0.01 0.12 0.03 <l.d. - 0.12
Na2O0.20 0.88 1.05 0.38 0.08 10.82 0.62 0.38 - 10.82
K2O14.54 15.69 14.96 15.86 16.09 0.03 5.53 0.03 - 16.09
TiO20.02 0.30 0.07 <l. d. <l. d. <l. d. 0.08 <l.d. - 0.30
P2O5<l.d. 0.56 0.16 0.10 0.17 0.06 0.16 <l.d. - 0.56
SO30.02 0.02 0.02 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 - 0.02
As2O50.01 0.00 0.01 <l. d. <l. d. <l. d. 0.01 <l.d. - 0.01
F0.02 0.02 <l. d. <l.d. <l. d. <l.d. 0.02 <l.d. - 0.02
Cl <l.d. 0.01 <l. d. <l.d. <l. d. <l.d. 0.01 <l.d. - 0.01
Total 98.92 99.59 99.15 97.87 100.60 99.21
* <l.d.: Inferior al límite de detección
Fig. 7: Difractograma de la muestra tomada de la escombrera
respectivamente, valores que difieren de la composición de
referencia (webmineral: 45.21, 38.36 y 11.81%, respectiva-
mente). Los contenidos en Fe2O3y TiO2, que oscilan entre
1.24 y 3.83 y entre 0.24 y 0.89%, respectivamente, justifica-
rían las diferencias observadas. Las concentraciones de SO3
varían entre <l.d. y 0.02% y las de As2O5entre <l.d y 0.06%.
Sobre los oxihidróxidos de Fe se realizaron 4 análisis (Ta-
bla 5 y Fig. 9A), en los que los contenidos de Fe2O3varían
entre 79.21 y 81.90%, los de As2O5, entre 3.01 y 4.46%; y
los de SO3, entre 0.12 y 0.24%. Asimismo, se observan con-
tenidos menores o traza de Al2O3(1.26 - 1.54%), SiO2(0.52
- 1.27%), P2O5(0.55 - 0.57%), CaO (0.17 - 0.18%), K2O
(0.05 - 0.21%), TiO2(0.03 - 0.14%), MgO (<ld - 0.8) y MnO
(<ld - 0.01). Esta composición química, combinada con las
observaciones al microscopio, sugieren que estas fases pue-
den corresponder a goethita, que aparece como producto de
alteración de pirita/marcasita de la misma escombrera (Mur-
ciego et al., 2011; Aldana et al., 2014).
Sobre los filosilicatos impregnados de oxihidróxidos de
Fe (Fig. 9B) se realizaron 11 análisis (Tabla 6), obtenién-
dose los siguientes rangos de concentración para cada óxido:
SiO226.85% - 42.82%, Al2O312.31 – 30.02%, Fe2O35.73
– 37.25%, As2O5en 0.60 – 2.35%, SO30.08 - 0.25%, K2O
0.20 - 2.57%, Na2O 0.03 - 0.93%, MgO 0.24 - 0.73%, CaO
0.04 - 0.53%, TiO20.10 - 0.44%, P2O50.03 - 0.39%, y Cl
0.01 - 0.10%. Los porcentajes en peso para el magnesio y el
flúor son bajos y próximos a los límites de detección.
Sobre los arseniatos férricos amorfos (AFAs) se realizaron
11 análisis (Tabla 7). Las concentraciones de As2O5, Fe2O3,
SO3y P2O5varían entre 32.95 y 42.61, 35.62 y 48.71%, 1.74
y 18.43%, y 0.06 y 0.53%, respectivamente.
Sobre la jarosita se llevaron a cabo 8 análisis (Tabla 8) en
los que los contenidos de Fe2O3y SO3varían entre 41.20 y
45.45% y entre 29.83 y 35.24%. respectivamente. Sus con-
tenidos de K2O (entre 0.27 y 0.96%), Na2O (entre 0.71 y
1.12%) y Al2O3(entre 0.08 y 1.02%) son, por lo general,
inferiores al 1%.
42
ESTUDIO QUÍMICO-MINERALÓGICO DE UNA ANTIGUA ESCOMBRERA ESTRELLA et al.
Fig. 8: Fotografías obtenidas de la muestra tomada de la escombrera con el microscopio óptico de luz polarizada. En la columna izquierda
se presentan las fotografías obtenidas con un polarizador y en la derecha, con dos polarizadores. Q (cuarzo), M (micas), Mi (microclina),
Ab (Albita), Oxyh.Fe (oxihidróxidos de Fe), AFA (arseniatos férricos hidratados amorfos).
Tabla 4: Análisis químicos puntuales de moscovita expresados en% en peso de óxidos
Óxidos Análisis Media Rango
123456789
SiO244.73 45.51 46.05 45.83 46.05 45.92 45.63 43.75 44.38 45.31 43.75 - 46.05
Al2O335.73 35.68 35.16 35.85 35.57 36.00 36.64 33.56 34.22 35.37 33.56 – 36.00
Fe2O31.39 1.24 1.53 3.83 2.48 1.97 1.94 1.76 1.28 1.82 1.24 – 3.83
MnO 0.01 0.02 <l.d. <l.d. <l.d. <l.d. 0.02 <l.d. <l.d. 0.01 <l.d. - 0.02
MgO 0.61 0.60 0.64 0.70 0.72 0.54 0.49 0.64 0.60 0.61 0.49 – 0.72
CaO 0.01 0.02 <l.d. 0.02 <l.d. 0.01 0.01 0.02 0.03 0.01 <l.d. - 0.03
Na2O1.71 0.40 0.48 0.35 0.27 0.46 0.57 0.66 0.10 0.43 0.10 - 1.71
K2O9.09 9.78 9.55 7.16 6.49 9.56 8.96 9.78 8.56 8.69 6.49 - 9.78
TiO20.89 0.24 0.62 0.44 0.28 0.38 0.55 0.83 0.84 0.51 0.24 – 0.89
P2O50.03 <l.d. <l.d. 0.02 0.01 0.01 0.01 <l.d. 0.02 0.02 <l.d. - 0.03
SO3<l.d. 0.02 <l.d. 0.02 0.00 <l.d. <l.d. 0.02 0.00 0.01 <l.d. - 0.02
As2O50.02 <l.d. 0.01 0.06 0.06 0.02 0.03 0.02 0.03 0.02 <l.d. - 0.06
F0.15 0.13 0.19 0.10 0.19 0.24 0.22 0.20 0.15 0.17 <l.d. - 0.24
Cl <l.d. <l.d. <l.d. 0.01 <l.d. <l.d. <l.d. 0.01 0.01 0.01 <l.d. - 0.01
Total 94.28 93.56 94.14 94.35 92.03 95.00 94.97 91.14 90.15
43
e-ISSN: 1390-5902
CEDAMAZ, Vol. 15, No. 11, pp. 36–47, Enero-Junio 2025
DOI: 10.54753/cedamaz.v15i1.2448
Fig. 9: Fotografías obtenidas de la muestra tomada de la escombrera con el microscopio óptico de luz polarizada. En la columna izquierda
se presentan las fotografías obtenidas con un polarizador y en la derecha, con dos polarizadores. Q (cuarzo), M (micas), Mi (microclina),
Ab (Albita), Oxyh.Fe (oxihidróxidos de Fe), AFA (arseniatos férricos hidratados amorfos), Jar (jarosita), S (azufre).
Tabla 5: Análisis químicos puntuales de oxihidróxidos de Fe expresados en% en peso de los óxidos
Óxidos Análisis Media Rango
1 2 3 4
SiO20.92 0.67 1.27 0.52 0.80 0.52 - 1.27
Al2O31.54 1.33 1.26 1.26 1.34 1.26 - 1.54
Fe2O381.62 79.21 80.20 81.90 80.73 79.21 - 81.90
MnO 0.01 <l.d.* <l.d. <l.d. 0.01 <l.d. - 0.01
MgO 0.08 0.04 <l.d. <l.d. 0.06 <l.d. - 0.08
CaO 0.17 0.18 0.17 0.18 0.17 0.17 - 0.18
Na2O<l.d. 0.08 0.13 0.15 0.12 <l.d. - 0.15
K2O0.21 0.15 0.14 0.05 0.12 0.05 - 0.21
TiO20.03 0.14 0.12 0.03 0.06 0.03 - 0.14
P2O50.55 0.57 0.54 0.55 0.55 0.55 - 0.57
SO30.14 0.24 0.12 0.14 0.15 0.12 - 0.24
As2O53.08 4.46 3.01 3.23 3.40 3.01 - 4.46
F<l.d. <l.d. <l.d. <l.d. <l.d. <l.d.
Cl 0.01 0.01 <l.d. 0.01 0.01 <l.d. - 0.01
Total 88.35 87.07 86.97 88.02
Caracterización Ambiental
Potencial de Hidrógeno
El pH de la muestra es de 3.7. Este valor indica que los re-
siduos minerales estudiados podrían ser generadores de aci-
dez ya que normalmente valores de pH inferiores a 4 son
indicativos de esta característica.
Potencial de neutralización neto
El PN presenta un valor de 0 kg CaCO3/t, indicando que
la muestra no posee capacidad para neutralizar la acidez que
ésta pueda generar, ni siquiera parcialmente (Tabla 9) . El
PA obtenido exhibe un valor relativamente bajo (1.73 kg
CaCO3/t). Este valor es consistente con el escaso contenido
de sulfuros detectado en la muestra por difracción de rayos X
y microscopia óptica. El PA solo hace referencia a la acidez
generada a partir de la oxidación de los sulfuros. No obstan-
te, existen otras reacciones capaces de generar acidez como
son la disolución de sales solubles de sulfato de hierro (III) y
la precipitación de hidróxidos de hierro. El PNN presenta un
valor negativo, con lo que teóricamente los residuos estudia-
dos serían potenciales generadores de acidez. Sin embargo,
su valor es relativamente pequeño (-1.73 kg CaCO3/t), estan-
do comprendido dentro de la zona de incertidumbre (de -20 a
20 kg CaCO3/t). Por lo tanto, no se puede asegurar con total
seguridad si en la práctica estos residuos generarían acidez
44
ESTUDIO QUÍMICO-MINERALÓGICO DE UNA ANTIGUA ESCOMBRERA ESTRELLA et al.
Tabla 6: Análisis químicos puntuales de filosilicatos + oxihidróxidos de Fe expresados en% en peso de los óxidos
Óxidos Análisis Media Rango
1234567891011
SiO239.93 38.67 42.82 39.87 38.97 34.15 35.49 26.85 39.80 39.26 41.94 37.71 26.85 - 41.94
Al2O312.31 28.12 29.54 26.91 29.43 23.92 24.75 22.06 12.34 30.02 28.26 23.31 12.31 - 30.02
Fe2O332.16 6.34 6.50 9.14 7.37 5.73 6.64 37.25 32.74 7.91 6.85 10.76 5.73 - 37.25
MnO <l.d.* <l.d. 0.01 0.01 <l.d. 0.00 0.02 0.01 0.01 0.01 <l.d. 0.01 <l.d. - 0.02
MgO 0.36 0.51 0.69 0.73 0.32 0.39 0.38 0.24 0.36 0.41 0.60 0.43 0.24 - 0.73
CaO 0.35 0.19 0.16 0.14 0.04 0.04 0.05 0.53 0.35 0.30 0.29 0.16 0.04 - 0.53
Na2O0.93 0.40 0.39 0.18 0.06 0.06 0.06 0.26 0.06 0.03 0.04 0.12 0.03 - 0.93
K2O0.20 1.71 1.92 1.86 1.68 1.48 1.47 2.57 0.38 1.61 1.68 1.25 0.20 - 2.57
TiO20.10 0.40 0.44 0.40 0.30 0.33 0.16 0.10 0.28 0.24 0.10 0.22 0.10 - 0.44
P2O50.18 0.14 0.15 0.09 0.06 0.03 0.03 0.39 0.04 0.03 0.03 0.07 0.03 - 0.39
SO30.08 0.11 0.10 0.25 0.16 0.21 0.24 0.13 0.09 0.15 0.09 0.13 0.08 - 0.25
As2O51.90 0.97 1.00 1.62 1.07 0.60 0.65 2.35 1.43 0.89 0.93 1.12 0.60 - 2.35
F<l.d. <l.d. <l.d. <l.d. <l.d. <l.d. <l.d. <l.d. <l.d. <l.d. <l.d. <l.d. <l.d.
Cl 0.01 0.09 0.02 0.10 0.02 0.01 0.02 0.02 <l.d. 0.03 0.03 0.03 0.01 - 0.10
Total 88.50 77.64 83.73 81.29 79.48 66.96 69.93 92.73 87.85 80.89 80.83
Tabla 7: Análisis químicos puntuales de AFAs expresados en% en peso de los óxidos
Óxidos Análisis Media Rango
1234567891011
SiO2<l.d. <l.d. <l.d. 0.07 0.07 0.09 0.03 0.02 0.04 0.22 <l.d. 0.06 <l.d. - 0.22
Al2O3<l.d. <l.d. <l.d. <l.d. <l.d. <l.d. 0.04 <l.d. 0.12 <l.d. <l.d. 0.07 <l.d. - 0.12
Fe2O337.65 38.69 40.17 35.62 38.91 41.81 45.11 37.43 42.5 48.71 37.93 40.25 35.62 - 48.71
MnO <l.d. <l.d. <l.d. 0.03 0.01 <l.d. <l.d. <l.d. 0.02 0.03 0.03 0.02 <l.d. - 0.03
Na2O<l.d. <l.d. <l.d. 0.02 0.03 <l.d. <l.d. 0.05 0.04 <l.d. 0.02 0.03 <l.d. - 0.05
K2O0.01 <l.d. 0.01 0.01 0.02 <l.d. <l.d. 0.04 <l.d. <l.d. 0.03 0.02 <l.d. - 0.04
P2O50.3 0.36 0.52 0.06 0.21 0.29 0.38 0.02 0.53 0.34 0.14 0.21 0.06 - 0.53
SO31.74 9.39 10.01 18.43 3.71 6.27 5.18 11.57 6.6 3.17 8.13 6.38 1.74 - 18.43
As2O532.95 42.42 35.58 40.9 42.41 41.1 38.63 36.78 33.04 41.08 42.61 38.70 32.95 - 42.61
TOTAL 72.65 90.86 86.29 95.14 85.37 89.56 89.37 85.91 82.89 93.55 88.89
Tabla 8: Análisis químicos puntuales de jarosita expresados en% en peso de los óxidos
Óxidos Análisis Media Rango
12345678
SO333.69 34.32 29.83 33.87 35.24 32.05 33 33.74 33.24 29.83 - 35.24
Fe2O345.45 42.49 41.2 44.8 45.02 44.45 44.15 45.05 44.05 41.20 - 45.45
K2O0.27 0.75 0.82 0.65 0.49 0.91 0.62 0.96 0.64 0.27 - 0.96
Na2O0.81 0.85 0.61 1.04 1.12 0.71 1.06 1.03 0.89 0.71 - 1.12
As2O50.25 0.41 3.98 0.32 0.19 2.29 0.36 0.41 0.55 0.19 - 3.98
MnO <l.d*. <l.d. <l.d. <l.d. <l.d. <l.d. <l.d. <l.d. <l.d. <l.d.
P2O5<l.d. <l.d. 0.03 0.01 0.03 0.08 0.01 0.02 0.02 <l.d. - 0.08
SiO21.59 1.6 4.75 0.8 0.43 2.08 1.47 1.22 1.41 0.43 - 4.75
Al2O30.08 0.15 1.02 0.17 0.14 0.54 0.13 0.2 0.21 0.08 - 1.02
TOTAL 82.14 80.57 82.24 81.66 82.66 83.11 81.24 82.63
derivada de la oxidación de sulfuros.
Tabla 9: Potencial de neutralización neto (PNN)
PN PA PNN
(kg CaCO3/t) (kg CaCO3/t) (kg CaCO3/t)
0 1.73 -1.73
Contenidos totales
La muestra presenta contenidos mayores de Fe, menores
de As y a nivel traza de S. Los bajos contenidos de S son
concordantes con la escasa presencia de sulfuros detectada
Tabla 10: Contenidos totales (Digestión en agua regia)
Elemento Contenido total (mg/kg)
As 4005
Fe 13602
S 555
en la muestra. Los contenidos totales de As, Fe y S se indican
en la Tabla 10.
De acuerdo con el contenido lixiviable de As, la muestra
podría ser depositada en vertederos de residuos no peligro-
sos puesto que su contenido es inferior al límite establecido
(2 mg/kg) por la decisión del Consejo 2003/33/CE en la que
45
e-ISSN: 1390-5902
CEDAMAZ, Vol. 15, No. 11, pp. 36–47, Enero-Junio 2025
DOI: 10.54753/cedamaz.v15i1.2448
se establecen los criterios y procedimientos de admisión de
residuos en vertederos. Igualmente su contenido lixiviable de
S cumple con su correspondiente límite (20000 mgsulfato/kg).
Por otra parte, la fracción de arsénico lixiviable con respecto
al contenido total es muy reducida (< 0.02%). Los conteni-
dos lixiviables de As, Fe y S se indican en la Tabla 11.
Tabla 11: Contenidos lixiviables (test de lixiviación EN-12457-4)
Elemento Contenido lixiviable (mg/kg)
As 0.73
Fe 0.88
S 71.8
DISCUSIÓN
Los contenidos de As en cuarzo son inferiores al límite de
detección pero en algunos trabajos se han citado contenidos
entre 0.4 y 1.3 mg/kg (Baur y Onishi, 1969). Las concen-
traciones de arsénico en la muscovita son superiores a las
encontradas por Chakraborty et al. (2007), que son de 214.2
± 8.5 mg/kg.
De acuerdo con Borgnino et al. (2012); Goldberg (1986),
la absorción del arseniato por los oxihidróxidos de hierro es
fuerte y las cantidades adsorbidas pueden ser apreciables in-
cluso a bajas concentraciones de arsénico en la solución. Las
reacciones de adsorción-desorción entre arseniato y oxihi-
dróxidos de hierro son importantes ya que estos compuestos
son muy comunes como recubrimiento de otras fases sólidas
y porque el arseniato se adsorbe fuertemente sobre las super-
ficies de los oxihidróxidos de hierro en condiciones ácidas o
ligeramente neutras. Sin embargo, la desorción del arseniato
de dichas superficies tendrá lugar si el pH sube (condicio-
nes alcalinas). La reducción de arseniato a arsenito puede fa-
cilitar la movilización de arsénico debido a que el arsenito
es adsorbido más débilmente que el arseniato. Filippi et al.
(2015) encontraron contenidos medios de As2O5del orden
de 3.34% en peso en oxihidróxidos de Fe con contenidos
medios de Fe2O3de 77.14% en peso y de SO3, 0.62% en
peso.
Se ha constatado mediante espectroscopía microRaman
(Aldana et al., 2014) que los elevados contenidos de azufre
en AFAs de la misma escombrera, que actúan como fase ce-
mentante de diferentes minerales (cuarzo, feldespatos, micas,
etc.), corresponden a azufre nativo. Según Arqués-Farré et al.
(2012), los AFAs se forman por meteorización de escombre-
ras ricas en arsenopirita o pirita con ausencia de carbonatos
y llegan a cementar los fragmentos de las escombreras. Es-
tos arseniatos tienen mayor potencial de atenuación de As
que los oxihidróxidos de hierro. No obstante, su estabilidad
varía en función de su composición, siendo difícil estable-
cer su efectividad a largo plazo (Parviainen et al., 2012). Los
cambios en el pH también influyen en la estabilidad de los
arseniatos férricos, tanto de los amorfos como de los crista-
linos, siendo mayor a valores de pH más bajos. En cambio
la estabilidad de los oxihidróxidos de hierro hidratados arse-
nicales es mayor a valores de pH más altos (Paktunc et al.,
2008).
Los resultados obtenidos del análisis sobre la jarosita son
similares a los obtenidos en productos de alteración de piri-
ta/marcasita de la misma escombrera, que fueron identifica-
dos como hidroniojarosita mediante difracción de rayos X y
espectroscopia microRaman (Aldana et al., 2014). El conte-
nido de As2O5en ella varía entre 0.19 y 3.98%. Se obser-
va que, al incrementarse el contenido en As2O5, disminuye
el de SO3, por lo que el arsénico estaría coprecipitado en
este mineral. Gieré et al. (2003) describieron agregados de
hidroniojarosita esférica similares a los encontrados en este
trabajo. Las concentraciones de SiO2(entre 0.43 y 4.75%)
podrían deberse a sílice que cementa los agregados de jaro-
sita (Jamieson et al., 2005). Paktunc y Dutrizac (2003) sin-
tetizaron jarositas con arsénico y detectaron que este apa-
recía exclusivamente como As5+ (nombrado como AsO4) y
que, al menos, 9.9% en peso de AsO4podía ser incorporado
estructuralmente en la jarosita. La habilidad para incorporar
arsénico, acoplado a la relativa estabilidad de los compues-
tos tipo jarosita y sus propiedades de eliminación, hacen a
los compuestos de este tipo potencialmente atractivos para la
eliminación a largo plazo de desechos arsenicales.
CONCLUSIONES
Las principales fases identificadas en los residuos mineros
son cuarzo, moscovita, microclina, albita y caolinita junto
con oxihidróxidos de hierro, arseniatos férricos hidratados
amorfos (AFAs), jarosita y azufre nativo como principales
productos de oxidación.
Los contenidos de arsénico en los minerales primarios son
muy bajos (<l.d en cuarzo, <0.01% en feldespatos y <0.06%
en moscovita), indicando que ninguno de ellos es fuente sig-
nificativa de arsénico.
El arsénico se encuentra principalmente presente en
(oxihidr)óxidos de hierro, arseniatos férricos hidratados
amorfos (AFAs) y jarosita.
Los residuos mineros presentan un pH típico de los mate-
riales generadores de acidez (< 4).
El contenido lixiviable de arsénico en los residuos mineros
es relativamente bajo (0.73 mg/kg), suponiendo únicamente
el 0.02% del arsénico total presente en los mismos. De acuer-
do con ese contenido lixiviable de arsénico, estos residuos
serían aceptables en vertederos de residuos no peligrosos.
La movilización de arsénico a partir de los residuos mine-
ros bajo diferentes condiciones ambientales es relativamente
baja, salvo bajo condiciones reductoras en las que tendría lu-
gar la movilización del 55.4% del arsénico total contenido
en ellos.
A medio/largo plazo (10 años) la liberación de arsénico
al medio ambiente a partir de los residuos mineros alcanza-
ría un valor de 4.8 mg/kg, produciéndose de forma continua.
Durante dicho periodo tiene lugar la disolución de jarosita y
la neoformación de oxihidróxidos de hierro, que no logran
inmovilizar totalmente el arsénico liberado de otras fases.
.
AGRADECIMIENTOS
Este trabajo ha sido financiado a través del convenio fir-
mado entre Saloro SLU Mining CO y la Universidad de Sa-
lamanca y el IRNASA (CSIC).
46
ESTUDIO QUÍMICO-MINERALÓGICO DE UNA ANTIGUA ESCOMBRERA ESTRELLA et al.
CONTRIBUCIONES DE LOS AUTORES:
Conceptualización: OEL, AMM y EA; metodología:
AMM y EA; análisis formal: AMM; investigación, OE; re-
cursos: AMM y EA; curación de datos, AMM y EA; redac-
ción — preparación del borrador original, OEL; redacción —
revisión y edición, OEL y AMM; visualización, OEL; super-
visión, AMM; administración de proyectos, AMM; adquisi-
ción de financiamiento, AMM e EA. Todos los autores han
leído y aceptado la versión publicada del manuscrito".:
Oscar Estrella-Lima: OEL.
Ascensión Murciego-Murciego: AMM.
Esther Álvarez: EA
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e-ISSN: 1390-5902
CEDAMAZ, Vol. XX, No. XX, pp. 48–54, Enero–Junio 2025
DOI: 10.54753/cedamaz.v15i1.2487
Optimization of SWIR Image Capture and Processing for Defect Detection in
Photovoltaic Panels
Optimización de la Captura y Procesamiento de Imágenes SWIR para la Detección de
Defectos en Paneles Fotovoltaicos
Franklin Gómez-López 1,*, Danny Ochoa-Correa 2and Isabel Cabrera-Carrera 3
1Universidad de Cuenca, Facultad de Ingeniería, Cuenca, Ecuador, franklin.gomez@ucuenca.edu.ec
2Department of Electrical, Electronics and Telecomminications Engineering, Universidad de Cuenca, Cuenca, Ecuador,
danny.ochoac@ucuenca.edu.ec
3Universidad de Cuenca, Facultad de Ingeniería, Cuenca, Ecuador, isabel.cabrera@ucuenca.edu.ec
*Autor para correspondencia: danny.ochoac@ucuenca.edu.ec
Reception date of the manuscript: 24/05/2025 Acceptance date of the manuscript: DD/MM/YYYY Publication date: DD/MM/YYYY
Abstract—This work introduces a methodology for capturing and processing Short-Wave Infrared (SWIR) images aimed at identif-
ying structural defects in photovoltaic panels. Indium Gallium Arsenide (InGaAs) sensors were used together with perspective correction,
background subtraction, and contrast enhancement using the CLAHE algorithm. Experimental validation was carried out on mono- and
polycrystalline PV modules using a dark chamber and controlled polarization currents, following the procedures outlined in IEC TS 60904-
13. Proper configuration of capture parameters—specifically exposure time, gain, and polarization current—combined with a structured
preprocessing sequence led to accurate detection of defects such as cracks, inactive zones, and discontinuities in collector bars. The pro-
posed approach resulted in a signal-to-noise ratio (SNR) improvement of 35.3%, enabling consistent visualization of anomalies under
controlled conditions. This method is suitable for integration into preventive maintenance workflows, contributing to early fault detection
and extended system availability.
Keywords—Electroluminescence, SWIR, Photovoltaic Panels, Image Processing, Preventive Maintenance
Resumen—Este trabajo presenta una metodología para la captura y procesamiento de imágenes en el rango del infrarrojo de onda corta
(SWIR), orientada a la identificación de defectos estructurales en paneles fotovoltaicos. Se utilizaron sensores de Indio Galio Arseniuro
(InGaAs) junto con técnicas de corrección de perspectiva, sustracción de fondo y mejora de contraste mediante el algoritmo CLAHE.
La validación experimental se realizó sobre módulos fotovoltaicos mono y policristalinos, empleando una cámara oscura y corrientes
de polarización controladas, siguiendo los procedimientos establecidos en la norma IEC TS 60904-13. Una configuración adecuada de
los parámetros de captura—específicamente el tiempo de exposición, la ganancia y la corriente de polarización—combinada con una
secuencia estructurada de preprocesamiento, permitió una detección precisa de defectos como grietas, zonas inactivas y discontinuidades
en las barras colectoras. El enfoque propuesto resultó en una mejora del 35.3% en la relación señal/ruido (SNR), lo que permitió una
visualización consistente de anomalías en condiciones controladas. Esta metodología es adecuada para su integración en programas de
mantenimiento preventivo, contribuyendo a la detección temprana de fallas y a una mayor disponibilidad operativa del sistema.
Palabras clave—Electroluminiscencia, SWIR, Paneles Fotovoltaicos, Procesamiento de Imágenes, Mantenimiento Preventivo
INTRODUCTION
The rapid global deployment of photovoltaic (PV) sys-
tems in both centralized and distributed configurations
has intensified the need for improved monitoring and diag-
nostic strategies that ensure long-term system reliability and
energy yield. PV modules are exposed to a wide range of
environmental and operational stressors that lead to gradual
degradation, including delamination, solder joint corrosion,
potential-induced degradation (PID), and particularly, the
formation of micro-cracks in silicon cells (Buerhop-Lutz y
cols., 2018; Jordan y Kurtz, 2017; Lofstad-Lie y cols., 2024).
These defects compromise the electrical continuity of current
pathways, resulting in localized power loss, elevated thermal
stress, and accelerated aging.
Routine inspection and preventive maintenance are essen-
tial to mitigate performance losses. However, traditional field
inspection techniques such as infrared thermography and vi-
sual assessments provide limited resolution and are ineffec-
tive in detecting subsurface defects or fine-scale discontinui-
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0. 48
OPTIMIZACIÓN DE LA CAPTURA DE IMÁGENES SWIR GÓMEZ-LÓPEZ et al.
ties within the cells, especially under partial shading or early-
stage degradation scenarios (Zhang y cols., 2022; Matusz-
Kalász y cols., 2025). These limitations have led to a gro-
wing interest in alternative diagnostic tools that leverage non-
visible spectra for enhanced fault identification.
Electroluminescence (EL) imaging has gained widespread
use in PV diagnostics due to its capacity to reveal structu-
ral anomalies at the cell level. By applying a forward bias
to the module, EL enables the visualization of current path-
ways and inactive areas through near-infrared emissions. Ho-
wever, conventional EL imaging using silicon-based CCD or
CMOS sensors typically operates within the 300–1000 nm
range, which limits its sensitivity to low-intensity emissions
and restricts the contrast in cells affected by subtle mecha-
nical or electrical degradation (Qin y cols., 2021; Redondo-
Plaza y cols., 2025).
To address these limitations, imaging in the Short-Wave
Infrared (SWIR) band—specifically between 900 and 1700
nm—has been explored as a more effective approach. SWIR
cameras equipped with Indium Gallium Arsenide (InGaAs)
sensors offer improved detection of internal cell structures
and enable imaging under low-excitation conditions, facili-
tating defect localization with higher contrast and better pe-
netration through encapsulant layers (Mei y cols., 2020; Li
y cols., 2022). This spectral advantage becomes particularly
useful in detecting faint or diffuse electroluminescent signals
that arise in micro-cracked or PID-affected regions.
Nonetheless, the practical implementation of SWIR-based
EL imaging poses its own challenges. Image quality depends
heavily on the calibration of capture parameters such as ex-
posure time, digital gain, and polarization current. In ad-
dition, captured images often suffer from geometric distor-
tions, fixed-pattern noise, and uneven background illumina-
tion. To extract diagnostically relevant information, it is ne-
cessary to apply a robust preprocessing pipeline that inclu-
des background subtraction, perspective correction, and lo-
cal contrast enhancement methods such as Contrast Limited
Adaptive Histogram Equalization (CLAHE).
Despite the growing availability of advanced imaging
techniques, there remains a limited number of studies that
integrate hardware optimization with tailored image proces-
sing methods for SWIR-based EL diagnostics. Moreover, cu-
rrent literature often focuses on either experimental valida-
tion or post-processing algorithms in isolation, leaving a gap
in holistic approaches that combine acquisition and analy-
sis within a single workflow (Chen y cols., 2021; Rehman y
cols., 2023).
This study proposes and validates a complete methodo-
logy that combines optimized SWIR image acquisition with
a systematic preprocessing framework to support the early
detection of structural defects in PV modules. The metho-
dology involves the experimental configuration of polariza-
tion currents and exposure parameters, followed by the im-
plementation of automated image corrections to improve de-
fect visibility. The ultimate goal is to enable cost-effective,
high-resolution diagnostics that support predictive mainte-
nance and lifecycle extension of PV systems, especially in
environments where standard inspection methods fall short.
MATERIALS AND METHODS
Experimental Setup
Experimental evaluations were conducted at the Microgrid
Laboratory of the University of Cuenca (Espinoza y cols.,
2017). The image acquisition system comprised an OWL 640
M camera equipped with a 16 mm focal length lens and an In-
GaAs sensor. This setup enabled the capture of SWIR images
in the 900–1700 nm wavelength range, which is well-suited
for detecting internal structural features in crystalline silicon
PV modules (Mei y cols., 2020).
The test samples included both monocrystalline and
polycrystalline PV panels, selected to represent configura-
tions commonly found in utility-scale and distributed gene-
ration systems. To induce electroluminescence emissions, a
programmable Chroma DC power supply was used to apply
polarization currents ranging from 2 A to 8 A.
Image acquisition was performed using the XCAP-Std
software, which provided precise control over exposure ti-
me, gain, and frame rate parameters. Experimental runs were
conducted to assess the influence of these parameters on ima-
ge contrast, uniformity, and the visibility of structural anoma-
lies.
PV Panel
Dark Chamber
PC
Power Supply
EL Image
SWIR Camera
Fig. 1: Experimental setup showing the OWL 640 M camera,
Chroma power supply, and PV panel under inspection.
Image Acquisition Procedure
The electrical excitation applied to the PV panels directly
affects the quality and clarity of the resulting EL images. To
determine an appropriate polarization current (IEL), experi-
mental tests were conducted using a Heckert Solar NeMo 60
P260 13 polycrystalline module. This panel, with an open-
circuit voltage (VOC) of 39.4 V and a short-circuit current
(ISC) of 8.97 A, was placed inside a dark chamber during
acquisition. For practical purposes, VOC and ISC were appro-
ximated to 40 V and 9 A, respectively.
Current levels ranging from 1
6ISC to ISC were applied to
assess their impact on image quality. Figure 2 displays EL
images obtained under these varying conditions. The analysis
showed that although IEL =ISC resulted in the most intense
emission, structural features could already be distinguished
from 1
2ISC, allowing the use of lower excitation while limiting
thermal stress on the panel.
For preventive maintenance applications, using a current
equal to or greater than 3
6ISC was found to provide sufficient
EL signal intensity without introducing excessive thermal
stress on the module. This observation is consistent with the
49
e-ISSN: 1390-5902
CEDAMAZ, Vol. XX, No. XX, pp. 48–54, Enero–Junio 2025
DOI: 10.54753/cedamaz.v15i1.2487
Fig. 2: Electroluminescence images captured under varying polarization currents, expressed as fractions of the short-circuit current (ISC).
IEC TS 60904-13 technical specification, which outlines EL
imaging procedures for crystalline silicon PV modules and
recommends using Signal-to-Noise Ratio (SNR) as a quanti-
tative criterion for selecting appropriate excitation conditions
(International Electrotechnical Commission, 2021).
Preprocessing Techniques
To enhance defect visibility in the EL images, a preproces-
sing pipeline was implemented consisting of the following
stages:
Background Subtraction: Non-relevant elements we-
re removed using intensity thresholding combined with
morphological operations to isolate the region of inter-
est (ROI). A reference image captured without excita-
tion was subtracted from the active image to suppress
static background noise.
Perspective Correction: Due to slight deviations in ca-
mera alignment, a four-point homography transforma-
tion was applied to correct geometric distortion. This
adjustment realigned cell borders and restored spatial
proportions across the panel, facilitating accurate defect
localization.
Contrast Enhancement: The CLAHE algorithm was
applied to improve local contrast while limiting noise
amplification. The method was configured with a clip
limit of 2.0 and an 8×8 tile grid, settings that preser-
ved detail in low-intensity areas while enhancing struc-
tural features such as cracks, inactive zones, and busbar
discontinuities. CLAHE is a local contrast adjustment
technique that divides the image into small tiles and ap-
plies histogram equalization to each one independently.
By limiting the contrast amplification in uniform re-
gions, the algorithm avoids over-enhancement of noise
and maintains the visibility of relevant structures across
varying illumination conditions.
All image processing operations were executed using
Python libraries, primarily OpenCV for image manipulation
and ReportLab for automated report generation. The work-
flow included real-time visualization functions to verify pro-
cessing quality during acquisition sessions.
The application of this pipeline led to a measurable im-
provement in SNR and enhanced the visual identification of
structural defects. As shown in Figure 3, the sequential use of
background subtraction, geometric correction, and local con-
trast enhancement produced images suitable for both manual
inspection and automated analysis.
Evaluation Metrics
The preprocessing performance was assessed through
quantitative and qualitative criteria, following the methodo-
logy outlined in IEC TS 60904-13 (International Electrotech-
nical Commission, 2021).
Signal-to-Noise Ratio: This metric was used to quan-
50
OPTIMIZACIÓN DE LA CAPTURA DE IMÁGENES SWIR GÓMEZ-LÓPEZ et al.
Enh anced Im age wi th CLAHE
Or i ginal Im age Magnif ied Regi on
Magnif ied Regi on
(a)
(b)
Fig. 3: Comparison of SWIR images before and after
preprocessing: (a) Original raw image and its magnified region,
highlighting noise and initial defect visibility; (b) Final processed
image after applying the preprocessing pipeline, including
CLAHE, with a magnified region showing enhanced defect clarity
and reduced noise.
tify the improvement in image clarity. As recommended
in the IEC specification, the SNR was calculated on a
pixel-wise basis using two EL images acquired under
identical conditions, along with a background reference
image. The calculation followed Equation 2.5 from the
standard:
SNRIEC =∑[0,5·(I1+I2)−IBG]
∑hp0,5· |I1−I2| · 2
π−0,5i
where I1and I2are two consecutive EL images, and IBG
is the corresponding background image.
Expert Visual Inspection: A group of trained evalua-
tors analyzed the processed images to verify the visibi-
lity of common fault types, such as micro-cracks, inac-
tive zones, and discontinuities in busbars. This assess-
ment followed the qualitative criteria suggested in the
IEC TS 60904-13 draft.
The IEC specification defines reference SNR thresholds
based on the application context: 45 for laboratory testing, 15
for industrial control, and 5 for outdoor inspections. In this
study, the average SNR increased by more than 35% after
preprocessing, exceeding the minimum required for indus-
trial applications and approaching laboratory-grade quality.
The achieved SNR values meet the minimum recommen-
ded levels for industrial diagnostic applications. However, to
meet laboratory standards (SNR ≥45), the use of image stac-
king and additional preprocessing strategies would be requi-
red, as discussed in the IEC guidelines.
Table 1: Evaluation of SNR Before and After Preprocessing
Processing Stage SNR (dB) Improvement (%)
Raw Image 18.7 -
After Preprocessing 25.3 35.3
To support reproducibility and provide a clearer overview
of the experimental protocol, a sequential diagram has been
developed to illustrate the complete workflow followed in
this study (Figure 4). The scheme includes the main stages
of module preparation, electrical excitation, SWIR image ac-
quisition, reference capture, and the preprocessing pipeline,
which comprises background subtraction, geometric correc-
tion, and contrast enhancement using CLAHE. It also outli-
nes the evaluation steps applied to assess image quality, such
as expert visual inspection SNR calculation in accordance
with IEC TS 60904-13.
1. Selection of PV
Module
2. Electrical
Excitation
3. SWIR Image
Acquisition
4. Capture of
Reference Image
5. Preprocessing
Pipeline
6. Evaluation
Mono or
polycrystalline module
placed in dark
chamber.
Application of
polarization current
using programmable
power supply.
Voltage and current
set according to IEC
TS 60904-13.
Camera: OWL 640 M
(InGaAs sensor).
Control software: XCAP-Std.
Parameters: exposure time,
gain, frame rate.
Image taken
without excitation
for background
subtraction.
Background Subtraction:
(ROI isolation + noise
suppression).
Perspective Correction:
(homography transformation).
Contrast Enhancement:
(CLAHE: 2.0 clip limit, 8×8
tile grid).
Visual inspection by experts.
SNR calculation (IEC TS
60904-13 Equation 2.5).
Contrast and CIR metrics.
Fig. 4: Sequential diagram of the experimental methodology,
illustrating the main stages followed in this study.
RESULTS
The proposed methodology was evaluated through experi-
mental testing, focusing on defect visibility and consistency
in the acquired images. The analysis addressed both acquisi-
tion parameter optimization and the effectiveness of the pre-
processing workflow.
Capture Parameter Optimization
The experiments aimed to identify suitable acquisition set-
tings that balance EL signal intensity and noise suppression,
in line with the recommendations of IEC TS 60904-13 (In-
ternational Electrotechnical Commission, 2021).
Key parameters evaluated included exposure time, digital
gain, and polarization current:
Exposure Time: Values between 30 ms and 50 ms yiel-
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e-ISSN: 1390-5902
CEDAMAZ, Vol. XX, No. XX, pp. 48–54, Enero–Junio 2025
DOI: 10.54753/cedamaz.v15i1.2487
ded a stable signal without causing saturation. Excee-
ding this range led to overexposed regions that obscu-
red defect details, while shorter exposures reduced the
detectability of emission patterns.
Gain Factor: A gain setting of 2.5 enhanced local con-
trast without amplifying background noise. All gain ad-
justments were made using the XCAP-Std control inter-
face (see Figures A.4 and A.5).
Polarization Current: Trials covered a range from
1
6ISC to ISC. A current near 6 A (approximately 2
3ISC)
provided adequate EL response while limiting thermal
impact on the modules.
Table 2: Optimal Parameter Configuration for SWIR Image
Acquisition
Parameter Range Tested Optimal Value
Exposure Time (ms) 10 – 100 30 – 50
Gain Factor 1.0 – 4.0 2.5
Polarization Current (A) 2 – 8 6
These settings enabled the acquisition of luminescence
patterns with sufficient contrast to reveal micro-cracks, inac-
tive zones, and busbar interruptions. In addition, the use of
the camera’s Non-Uniformity Correction (NUC) in three-
point mode (Offset + Gain + Dark) improved overall image
uniformity by reducing fixed-pattern noise artifacts.
Under field conditions, where environmental variability
introduces additional noise sources, these parameters may
need to be recalibrated. However, for controlled laboratory
environments, the resulting image quality met the SNR th-
resholds defined in IEC TS 60904-13 for diagnostic imaging.
Preprocessing Results
The preprocessing pipeline eliminated background noise
and corrected geometric distortions resulting from imperfect
camera alignment. Application of the CLAHE algorithm im-
proved local contrast, enhancing the separation between de-
fective and functional cell areas.
This workflow was validated using a dataset of 51 EL ima-
ges, processed according to the procedures described in IEC
TS 60904-13 for laboratory testing (International Electro-
technical Commission, 2021). Figure 5 illustrates the incre-
mental improvements obtained at each stage of the sequence.
Visual inspection confirmed that micro-cracks, inacti-
ve zones, and busbar interruptions were more easily dis-
tinguishable after the complete preprocessing sequence.
Although CLAHE introduced slight background noise,
applying background subtraction prior to contrast enhance-
ment mitigated this effect. This order of operations aligns
with IEC recommendations for preserving acceptable SNR
levels during defect detection.
In addition to visual assessment, objective metrics such
as Contrast, Contrast Improvement Ratio (CIR), and Peak-
to-Low Ratio (PL) were computed following the procedures
described in Section 2.4.3.3 of the study. While the MMCE
algorithm yielded the highest numerical contrast, the ima-
ges processed with CLAHE provided clearer identification
of defects during evaluation, making this configuration more
appropriate for maintenance-oriented diagnostics.
The full preprocessing sequence resulted in an SNR im-
provement of more than 35%, meeting the minimum th-
reshold for industrial inspection and approaching the values
required for laboratory-level analysis as defined in IEC TS
60904-13.
Evaluation Metrics
The evaluation of the preprocessing pipeline involved both
objective metrics and subjective visual inspection, following
the recommendations outlined in IEC TS 60904-13 (Interna-
tional Electrotechnical Commission, 2021).
Signal-to-Noise Ratio: Calculated according to Equa-
tion 2.5 from IEC TS 60904-13, using two EL images
acquired under identical conditions and a background
image captured without electrical excitation. The SNR
increased from 18.7 dB in raw images to 25.3 dB after
preprocessing, reflecting a 35.3% improvement.
Contrast-Based Metrics: In addition to SNR, the me-
trics of Contrast, CIR, and Peak-to-Low (PL) were
calculated. Although the MMCE algorithm provided
higher numerical values, CLAHE combined with back-
ground subtraction offered better defect visibility during
visual assessments.
Expert Visual Inspection: Following the methodology
described in Section 3.3 of the original report, experts
performed detailed visual analysis of the segmented
cells. Defects identified included material anomalies,
conductor finger interruptions, cracks, and Potential-
Induced Degradation (PID). For example, darker re-
gions corresponding to PID were more distinguishable
in processed images. Figure 6 illustrates representative
examples of these defects, which became clearly identi-
fiable after applying the preprocessing pipeline.
Table 3: SNR Improvement After Preprocessing
Processing Stage SNR (dB) Improvement (%)
Raw Image 18.7 -
After Preprocessing 25.3 35.3
According to IEC TS 60904-13, an SNR value of 15 is
the minimum required for industrial control processes, whi-
le laboratory assessments require an SNR of at least 45.
Although the achieved SNR values are sufficient for indus-
trial diagnostics, further improvements would be necessary
for laboratory-grade measurements. Applying image stac-
king strategies, averaging 25 frames per sample, enhanced
the SNR without increasing the polarization current, achie-
ving better image clarity and defect discrimination.
DISCUSSION
The analysis confirmed that optimizing image acquisition
parameters and applying a structured preprocessing sequen-
ce improves defect visualization in PV modules using SWIR
52
OPTIMIZACIÓN DE LA CAPTURA DE IMÁGENES SWIR GÓMEZ-LÓPEZ et al.
(a) Raw SW I R im age (b) Af t er backgr ound subtr act ion
(c) Per spective cor r ected (d) Final im age aft er appl yi n g CLAHE.
Fig. 5: Processing pipeline stages: (a) Raw SWIR image, (b) After background subtraction, (c) Perspective corrected, (d) Final image after
applying CLAHE.
Table 4: Summary of SNR Calculation According to IEC TS 60904-13
Polarization Current SNR Mean Standard Deviation Confidence Interval (95%)
1
6ISC 5.04 0.098 0.027
2
6ISC 12.23 0.145 0.040
3
6ISC 24.52 0.237 0.066
4
6ISC 24.90 0.165 0.046
5
6ISC 30.41 2.854 0.791
ISC 36.45 0.160 0.044
imaging. The selected configuration—exposure times bet-
ween 30 ms and 50 ms, gain factor of 2.5, and polarization
currents near 6 A—produced consistent EL emissions suita-
ble for identifying structural defects.
The use of CLAHE for contrast enhancement improved
the differentiation of defective and functional cell regions
without introducing excessive noise, which is a known limi-
tation of global histogram equalization methods (Rehman y
cols., 2023). This approach enabled the detection of micro-
cracks, inactive zones, and interruptions in busbars, even
when defects showed minimal contrast relative to their su-
rroundings.
In comparison with alternative strategies based on machi-
ne learning, the presented method provides a practical solu-
tion without requiring large labeled datasets or specialized
hardware (Qin y cols., 2021; Zhang y cols., 2022). Although
deep learning models offer automation capabilities, their im-
plementation is often restricted by the need for extensive
computational resources and high-quality training data.
One limitation of the current approach is its reduced sensi-
tivity to micro-cracks smaller than 0.5 mm. This is primarily
due to the resolution limitations of the imaging hardware and
the spectral sensitivity of InGaAs sensors. Exploring higher
resolution imaging systems or alternative diagnostic techni-
ques such as PL imaging could address this limitation.
Further work should assess the robustness of this methodo-
logy under real-world operating conditions, where environ-
mental variability introduces additional challenges for image
acquisition and analysis. Investigating the incorporation of
automated classification tools, supported by statistical mo-
dels or lightweight machine learning algorithms, may also
contribute to increasing diagnostic reliability in large-scale
53
e-ISSN: 1390-5902
CEDAMAZ, Vol. XX, No. XX, pp. 48–54, Enero–Junio 2025
DOI: 10.54753/cedamaz.v15i1.2487
(a) Mater ial Anom al ies
(c) Regi ons Af fect ed by PI D
(b) Conductor Finger I nter r upti ons
Fig. 6: Examples of processed monocrystalline and polycrystalline
cells showing: (a) material anomalies, (b) conductor finger
interruptions, and (c) regions affected by PID.
PV installations.
CONCLUSIONS
This study presented a complete methodology for acqui-
ring and processing SWIR images to support the detection of
structural defects in PV modules. The integration of parame-
ter optimization during image capture, together with a struc-
tured preprocessing sequence—including background sub-
traction, geometric correction, and CLAHE-based contrast
enhancement—resulted in improved diagnostic image qua-
lity.
The proposed approach enabled consistent visualization
of micro-cracks, inactive regions, and busbar interruptions,
even in modules with subtle electroluminescence contrast va-
riations. Objective evaluation showed an increase in SNR ex-
ceeding 35%, while expert visual inspection confirmed that
the processed images allowed reliable identification of criti-
cal anomalies in over 90% of the samples.
These results indicate that the methodology is suitable for
use in controlled environments such as laboratories or main-
tenance facilities, and that it can be integrated into existing
diagnostic workflows without requiring complex equipment
or computational infrastructure.
Future work may focus on testing the methodology under
variable lighting and ambient conditions, as typically found
in field inspections. Additionally, combining this framework
with automated detection tools—based on rule-based logic or
lightweight machine learning models—could improve scala-
bility and consistency in large-scale PV monitoring systems.
ACKNOWLEDGMENTS
The authors express their appreciation to the Microgrid
Laboratory of the University of Cuenca for providing the fa-
cilities and technical support necessary for this study. Special
thanks are extended to the staff of the laboratory Vinicio Iñi-
guez, Edisson Villa, and Pablo J. Delgado for their assistance
during the experimental phase.
AUTHOR CONTRIBUTIONS
Conceptualization: F.G.L., D.O.C. and I.C.C.; methodo-
logy: F.G.L.; formal analysis: F.G.L., D.O.C. and I.C.C.; in-
vestigation: F.G.L.; resources: D.O.C.; data curation: D.O.C.;
writing — original draft preparation: F.G.L.; writing — re-
view and editing: D.O.C.; visualization: F.G.L.; supervision:
D.O.C.; project administration: D.O.C. All authors have read
and agreed to the published version of the manuscript.
FUNDING
This study did not receive external funding.
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