The contamination of surface water bodies is an incipient process due to human actions among others, export agriculture, livestock and sprawl of residential areas both urban and rural level. The basin of Lake Izabal and Rio Dulce drains to Lake Izabal in an area ratio of 10: 1, by its nature navigable, is subjected to incipient degradation processes. This research based on historical records of physicochemical characteristics of water evaluated for the years 2005-2014, the state of health of Lake Izabal by the water quality index of the National Sanitation Foundation of the United States of America (ICA-NSF). It concluded that the water quality of the Lake Izabal is categorized as good

La contaminación de los cuerpos superficiales de agua es un proceso incipiente debido a acciones antrópicas, entre las que destacan agricultura de exportación, ganadería y crecimiento desordenado de las áreas residenciales tanto a nivel urbano como rural. La cuenca del Lago de Izabal y Río Dulce, drena al Lago de Izabal, en una relación de superficies de 10:1; por su naturaleza navegable está sometido a procesos de degradación incipiente. Esta investigación, con base en registros históricos de características físico químicas del agua, evaluó para los años 2005 a 2014 el estado de la salud del Lago por el índice de calidad del agua de la Fundación Nacional de Saneamiento de los Estados Unidos de América (ICA-NSF). Se concluyó que la calidad del agua del Lago de Izabal se categoriza como buena

The surface waters are the main biotic bodies that continuously receive polluted effluents due to change in land use, especially when secondary forests are converted into agricultural areas for exports purposes. Therefore, it is important to monitor the quality of surface water bodies, in the case of Lake Izabal,it was established bimonthly by the Authority for the Sustainable Development of the Basin Lake Izabal and Rio Dulce (AMASURLI). This research evaluated the trophic status of the water of Lake Izabal based on the index of Carlson, the historical record of total phosphorus concentration in water samples on 22 points inflows to the lake was analyzed during the time series 2005 to 2014. It was concluded that Lake Izabal is in a eutrophic state and has a tendency to improve its trophic status during the rainy season, the areas with high trophic status are Río Polochicfor intensive agricultural activities; Jocoló for mining; and Playa Dorada for tourism.

Las aguas superficiales son los principales cuerpos bióticos que reciben de forma continua efluentes contaminados de procesos de cambio de uso de la tierra, principalmente cuando bosques secundarios son convertidos en áreas agrícolas de agro exportación, por lo que reviste suma importancia el monitoreo de la calidad de los cuerpos de agua. En el caso del Lago de Izabal, esto se ha instaurado bimestralmente por la Autoridad para el Desarrollo Sustentable de la Cuenca del Lago de Izabal y del Río Dulce (AMASURLI). En la investigación se evaluó el estado trófico del agua del lago basado en el índice de Carlson, utilizando el registro histórico de la concentración de fósforo total en muestras de 22 puntos de afluencias durante el período 2005-2014. Se concluyó que el Lago de Izabal se encuentra en un estado eutrófico y presenta una tendencia a mejorar su estado trófico en época lluviosa, siendo las zonas en estado trófico avanzado Río Polochic, por actividad agrícola intensiva; Jocoló, por la minería; y Playa Dorada por actividades habitacionales y turísticas.

ResumenEl objetivo del presente estudio fue identificar las áreas geográficas de la microcuenca periurbana Río Platanitos, Guatemala, que por su condición, relevancia o importancia cultural requieren ser protegidas, conservadas o restauradas, utilizando para ello mapas interpretativos. La regionalización ecológica o ecoregionalización consiste en delimitar espacios geográficos relativamente homogéneos en función del medio físico y biológico, de tal manera que se pueda establecer una adecuada vinculación con el uso y apropiación del territorio por parte de la sociedad. La caracterización física se realizó sobre tres aspectos importantes: relieve, clima y suelos.El mapa de las unidades morfométricas del relieve es la base y se obtuvo de forma semiautomatizada a partir de un modelo de elevación digital y un shapede curvas. El Mapa de Zonas Agroecológicas es producto del cruce del mapa de unidades geomorfopedologicas (relieve + suelos) con el mapa de climas. El Mapa Cobertura Vegetal y Uso del Suelo se elaboró a partir de imágenes de satélite, realizando una clasificación supervisada, por medio de firmas espectrales. El Mapa de Paisajes es el resultado del cruce del mapa de Zonas Agroecológicas con el Cobertura Vegetal y Uso del suelo.Se observa que, por su extensión, los paisajes más importantes en la microcuenca del Río Platanitos son los siguientes:a. Planicie/Alfisoles/CB' con Urbanización 20,49%b. Montaña/Andisoles/BB'2 con Bosque mixto17,23%c. Planicie/Alfisoles/CB' con Agricultura anual 8,66%d. Montaña/Andisoles/BB'2 con Agricultura permanente 8,13%En la parte alta de la cuenca hay prevalencia de bosque mixto y agricultura permanente, mientras que en la parte media y baja se presenta mayor área de urbanización y agricultura anual.

AbstractThe target was raised to identify areas for their condition, significance or cultural significance need to be protected, preserved or restored. By performing an agroecological zoning and landscape. The ecological or eco-regionalization consists of defining relatively homogeneous geographic areas based on the physical and biological environment, so as to establish appropriate links with the use and appropriation of land by the society. Terrain, climate and soils: physical characterization of three important aspects was performed.Map of morphometric relief units and is based on a semi-automated obtained from a digital elevation model and shape of curves. Agro-Ecological Zones Map is the product of crossing geomorfopedology map units (relief + soils) with the map of climates. The map Vegetation Cover and Land Use: prepared from satellite imagery, performing a supervised classification by means of spectral signatures. The Landscape Map: Crossing the Agro-Ecological Zones map of the Vegetation Cover and Land Use. It is noted that the most important landscapes by extension in the watershed are:a. Plain / Alfisols / CB ' with 20.49% Constructionb. Mountain / Andisols / BB '2 with 17.23% Mixed Forestc. Plain / Alfisols / CB 'with 8.66% Annual Agricultured. Mountain / Andisols / BB '2 with Permanent Agriculture 8.13%In the upper part of the basin has prevalence of mixed forest and permanent agriculture; while in the lower part has a greater area of urbanization and agriculture annual.

The preservation of Izabal Lake depends on the water quality control of its tributaries, since the monitoring of physicochemical and biological variables continuously allows identifying variations in pollution levels; this allows, at the same time, better criteria to evaluate the largest and better land use proposal in the respective sub-basins of the Izabal Lake and Rio Dulce through the Lake Authority. Based on bimonthly records of physicochemical and biological properties of the tributaries of the lake, during the years from 2005 to 2011, it was determined that the condition of N-NO3- in the lake is considered desirable, in accordance with standards of the Conservation Agenda Lake. Logistics modeling did not establish significant temporary and special effect on N-NH4+ and total phosphorus, however, it was established on dissolved oxygen and transparency although those are low quality models using the r² criterion. The response variables with correlation at 5% level were: Ni and Mn (0,731), suspended solids and Cr (0,7019), suspended solids and dissolved oxygen (-0,80), suspended solids and % saturation of dissolved oxygen (-0,791). Statistical models are determined using 5% significance for prediction of the conductivity, salinity, suspended solids and transparency.

La preservación del lago de Izabal depende del control de la calidad del agua de sus afluentes, por lo que el monitoreo de variables físico-químicas y biológicas de forma continua permite identificar variaciones en los niveles de contaminación, esto permite evaluar la propuesta del mejor y mayor uso de los suelos en las respectivas subcuencas de la cuenca del lago de Izabal y Río Dulce a través de la Autoridad del Lago. Basados en los registros bimensuales de variables físico-químicas y biológicas de los afluentes del lago, de la serie de años de 2005 al 2011, se determinó que el estado del N-NO3- en el lago es considerado como deseable, de conformidad con los estándares de la Agenda de Conservación del Lago. La modelación logística no estableció efecto significante de época y posición sobre N-NH4+ y fósforo total, no obstante, sí lo estableció sobre oxígeno disuelto y transparencia, sin embargo, los modelos son de baja calidad utilizando como criterio el r². Las variables respuesta con correlación al 5% de significación fueron: Ni y Mn (0,731), sólidos en suspensión y Cr (0,7019), sólidos en suspensión y oxígeno disuelto (-0.80), sólidos en suspensión y % de saturación de oxígeno disuelto (-0,791). Igualmente se determinaron modelos estadísticos con 5% de significancia para la predicción de la conductividad, porcentaje de sales, transparencia y sólidos en suspensión.

The quality of surface water bodies in the subbasin of Túnico River as an expression of land use should be monitored to ensure the sustainability of agricultural ecosystems through the conservation of water sources. Based on the current land zoning and monthly water measurements of physicochemical variables conducted between July 2012 and June 20013 as response to land use, the water quality was estimated using logistic regression, according with the maximum permissible values established by the Authority for the Sustainable Management of the Lake Izabal and Rio Dulce. Also, mixed models for the prediction of physicochemical variables were established by multiple regressions. The state of the N-NO3- in the drained water is considered desirable, regardless of land use, significant effect of land use on total phosphorus content was determined, however, the model was of low quality using as criteria the r². It was not possible to establish the effect of land use on N-NH4+ and N-NO2-. The study of physicochemical variables allowed developing statistical models of mixed nature with 5% significance for predicting conductivity, total dissolved solids and salinity.

La calidad de los cuerpos superficiales de agua de la subcuenca del Río Túnico como expresión del uso de los suelos debe monitorearse a fin de garantizar la sostenibilidad de los ecosistemas agropecuarios a través de la conservación de las fuentes hídricas. Basado en la zonificación del uso actual de la subcuenca y las lecturas mensuales de parámetros físico-químicos realizados entre julio 2012 a junio 20013 se determinó la calidad del agua del Río Túnico como respuesta al uso del suelo mediante regresión logística, utilizando como valores máximos permisibles, los establecidos por la Autoridad para el Manejo Sustentable de la Cuenca del Lago de Izabal y Río Dulce. Así también, se establecieron modelos mixtos para la predicción de variables físico-químicas, mediante regresión múltiple. Independientemente del uso del suelo el estado del N-NO3- en el agua drenada es considerado como deseable determinándose efecto significativo del uso del suelo sobre el contenido de fósforo total, aunque el modelo es de baja calidad si se utiliza como criterio el r². No se logró establecer efecto del uso del suelo sobre N-NH4+ y N-NO2-. El estudio de variables físico-químicas permitió elaborar modelos estadísticos de naturaleza mixta con 5% de significación para predecir conductividad, total de sólidos disueltos y salinidad.

The capability of agricultural land use is an important criterion used in sustainable rural land planning, worldwide. However, frequently there are not national standardized instruments for conducting this activity, such as in Guatemala. In this research, a comparative analysis of the two methodologies used in the country, one from the National Forestry Institute (INAB) and other from the Ministry of Agriculture, Livestock and Food (MAGA), were done. Statistically significant differences exist between the application of one or another methodology, relative to the determined surface (measured in ha) of each one, of the units used for to classify capability of agricultural land use. Therefore, rural planning programs can be positively or negatively affected as function of the methodology used for this purpose. It is recommended discretion in the use of these methodologies, according with the primary interest of the development program to implement.

La capacidad de uso de las tierras agrícolas es un criterio ampliamente utilizado en el ordenamiento territorial rural sostenible a nivel mundial. Sin embargo, muchas veces se carece de instrumentos estandarizados a nivel nacional para la realización de esta actividad, tal el caso de Guatemala. En esta investigación se realizó un análisis comparativo de las dos metodologías más utilizadas en el país, la del Instituto Nacional de Bosques (INAB) y la del Ministerio de Agricultura, Ganadería y Alimentación (MAGA), determinando que sí existen diferencias estadísticas significativas entre la aplicación de una u otra metodología, respecto a la superficie (cuantificada en ha) asignada a cada una de las unidades de capacidad de uso de las tierra, lo que con fines de implementación de programas de ordenamiento territorial rural puede afectar positiva o negativamente el manejo de los recursos naturales y la sostenibilidad de proyectos agropecuarios, recomendando discrecionalidad en el uso de estas metodologías, de conformidad con el interés primario del programa de desarrollo a implementar.

The semi-arid region in eastern Guatemala, mainly rural areas, is characterized by the scarcity of water resources, where rainfall is insufficient to ensure the production of dry farming. So this research generates a logistic model that determines the probability of crop loss in dry farming in the Torja river basin, Chiquimula, Guatemala. The basic information was collected through fieldwork in 57 plots in the study area. These plots were transformed to map units that were plotted on the map scale of crop loss 1:100 000 from the Torja river basin developed by SIG-CUNORI, in 2012, to establish the status of crop loss as partially or total. Using the computer program XLSTAT 2013.4 logistic regression model, it was possible to provide the probability of crop loss based on variables of social, environmental and edaphic types. With a significance level of 5%, Nagelkerke R2 of 0,70 and non significant Hosmer-Lemeshow test. Was concluded that the variables that explain the crop loss are the intensity of land use, altitude and precipitation.

La región semiárida en el oriente de Guatemala, principalmente el área rural, se caracteriza por la escases de recursos hídricos donde la precipitación pluvial es insuficiente para garantizar la producción de la agricultura de secano. Por tal razón la presente investigación genera un modelo logístico que permite determinar la probabilidad de pérdida de cosecha en agricultura de secano en la micro cuenca del Rio Torja, Chiquimula, Guatemala. La información base se recopiló a través de trabajos de campo en 57 parcelas ubicadas en el área de estudio. Estas parcelas se transformaron a unidades cartográficas que se plotearon sobre el mapa escala 1:100 000 de pérdida de cosecha de la subcuenca del río Torja, para establecer el estado de pérdida de cosecha de forma parcial o total. Se utilizó el programa de computo XLSTAT 2013.4 módulo regresión logística para establecer la probabilidad de ocurrencia de pérdida en función de variables de carácter social, ambiental y edáfico con un nivel de significación del 5%, R2 de Nagelkerke de 0,70 y prueba de Hosmer-Lemeshow no significativa. Se concluye que las variables que explican la pérdida de cosecha son la intensidad del uso de la tierra, la altitud y la precipitación.

This research is aimed at determining statistical models to estimate indirectly the field capacity and wilting point, to know the availability of water in the soil for agricultural purposes in a semiarid region located in the department of Chiquimula, Guatemala. Based on the physiographic units of the sub basin Torja fifty-seven sites were identified and their soils were sampled. Field capacity (FC) and permanent wilting point (PMP) were defined as dependent variables and the clay percentage, silt percentage; sand percentage, bulk density, electrical conductivity (EC), and the organic matter (OM) were defined as independent variables. Relationships were established by generating the following multiple linear regression models: FC = 67,31-(33,77•Da) - (0,23 sand percentage), R2 0,59 y PMP = 55,05 - (28,97•Da) - (0,23 sand percentage), R2 0,69. The models were validated taking ten random samples in the study area, obtaining a high Pearson correlation between observed and estimated values using models from the bulk density and sand percentage, being 0,84 for the model field capacity and 0,85 for the wilting point.

La investigación tiene como objetivo determinar modelos estadísticos que permitan estimar de forma indirecta la capacidad de campo y el punto de marchitez permanente para conocer la disponibilidad de agua en el suelo con fines agrícolas en una región semiárida ubicada en la subcuenca del río Torja, en el departamento de Chiquimula, Guatemala. Fueron tomadas como base las unidades fisiográficas de la subcuenca identificándose cincuenta y siete sitios, donde se realizaron muestreos de suelos. Se definieron como variables dependientes la capacidad de campo (CC) y el punto de marchitez permanente (PMP) y como variables independientes el porcentaje de arcilla, porcentaje de limo, porcentaje de arena, densidad aparente (Da), conductividad eléctrica (CE) y la materia orgánica (MO). Fueron establecidas relaciones entre estas variables mediante regresión lineal múltiple generándose los modelos: CC = 67,31-(33,77·Da) - (0,23·porcentaje de arena), R² 0,59 y PMP = 55,05 - (28,.97·Da) - (0,23 porcentaje de arena), R² 0,69. Los modelos se validaron tomando diez muestras al azar en el área obteniendo una alta correlación de Pearson entre valores observados y valores estimados a partir de la densidad aparente y porcentaje de arena, siendo de 0,84 para el modelo de capacidad de campo y 0,85 para el de punto de marchitez permanente.

The value of rural lands in the country is estimated in order to facilitate, in an objective way, the financing processes of farms, for the establishment of sustainable farming communities. In this research, were analyzed, by fieldwork, 64 farms in the process of market to estimate the relationship between the price per unit area and a series of independent variables either quantitative or qualitative through the analysis of nonlinear regression with significance of 5% it is concluded that the variables that exert greater effect on rural land values are: the natural region where the farms are located, the area, the distance to the departmental main city and the access road infrastructure ( with or without asphalt). Logarithmic statistical models of form: LN (Price·ha-1) = β0+β1LN (area) + β2LN (distance to the departmental main city) were determined.

Se estima el valor de las tierras rurales del país con objeto de facilitar de forma objetiva los procesos de financiamiento de fincas, para el establecimiento de comunidades agrarias sostenibles. En esta investigación se analizaron mediante trabajo de campo 64 fincas en vías de mercado para estimar relaciones entre el precio por unidad de área y una serie de variables independientes tanto cuantitativas como cualitativas mediante análisis de regresión múltiple. Con significancia del 5% se concluye que las variables que ejercen mayor efecto sobre el valor de las tierras rurales son: la región natural donde están ubicadas las fincas.el área.la distancia a la cabecera departamental y la infraestructura vial de acceso (con o sin asfalto). Se determinaron modelos estadísticos de tipo logarítmico de la forma:LN (Precio·ha-1) = β0+β1LN (área)+β2LN (distancia cabecera departamental).