Paredes Beltrán Bolívar EduardoSánchez Falconí Daniela CristinaUniversidad Técnica de Ambato-Facultad de Ingeniería Civil y Mecánica-Carrera de Ingeniería Civil2026-07-052026-07-05Universidad Técnica de Ambato-Facultad de Ingeniería Civil y Mecánica-Carrera de Ingeniería Civilhttps://repositorio.uta.edu.ec/handle/123456789/47153La seguridad hídrica de Tungurahua depende de los ecosistemas de páramo, fuente vital para Ambato, Píllaro, Cevallos, Patate y Baños. No obstante, su gestión técnica es limitada por la escasa cobertura meteorológica en alta montaña y registros históricos incompletos. Esta investigación analizó el comportamiento hidroclimático histórico (1985-2024) mediante puntos centinela, integrando registros de 17 estaciones (redes INAMHI y HGPT) con las bases globales ERA5-Land y CHIRPS v2.0. La metodología incluyó protocolos de homogeneización estadística (test de Pettitt, SNHT y Buishand) y una validación cruzada que permitió aplicar una corrección de sesgo mensual, detectando que ERA5-Land subestima la temperatura en un promedio de +2.2 °C. Se emplearon el test de Mann-Kendall y el estimador Sen’s Slope para identificar tendencias significativas. Los hallazgos evidencian un calentamiento estadísticamente significativo en la estación Píllaro (+0.023°C/año), con un aumento acumulado de +0.75 °C. La precipitación no presentó tendencias lineales significativas, indicando que la variabilidad interanual domina el régimen local. Como producto de transferencia, se generaron fichas climatológicas automatizadas y cartografía temática para el HGPT y el Fondo de Páramos, facilitando una gestión territorial basada en evidencia científica. Se concluye que la integración de datos globales corregidos es una herramienta sólida para reducir los vacíos de información en ecosistemas de montaña, aportando insumos críticos para la planificación hídrica y la adaptación al cambio climático en Tungurahua.Water security in Tungurahua relies on páramo ecosystems, a vital source for Ambato, Píllaro, Cevallos, Patate, and Baños. Nonetheless, technical management is limited by sparse meteorological coverage in high-mountain areas and incomplete historical records. This research analyzed historical hydroclimatic behavior (1985–2024) through sentinel points, integrating records from 17 stations (INAMHI and HGPT networks) with global ERA5-Land and CHIRPS v2.0 datasets. The methodology included statistical homogenization protocols (Pettitt, SNHT, and Buishand tests) and a cross-validation procedure that enabled the application of monthly bias correction, detecting that ERA5-Land underestimates temperature by an average of +2.2°C. The non-parametric Mann-Kendall test and Sen’s Slope estimator were employed to identify significant trends. Findings reveal a statistically significant warming trend at the Píllaro station (+0.023°C/year), resulting in a cumulative increase of +0.75°C over the study period. Precipitation presented no significant linear trends, indicating that interannual variability dominates the local pluviometric regime. As a knowledge transfer product, automated climatological fact sheets and thematic cartography were developed for the HGPT and the Páramo Fund, facilitating evidence-based territorial management. It is concluded that integrating bias-corrected global data is a robust tool for bridging information gaps in mountain ecosystems, providing essential inputs for water resource planning and climate change adaptation in the province of TungurahuaesPÁRAMOHIDROCLIMAERA5-LANDCHIRPSMANN-KENDALLTUNGURAHUAREGULACIÓN HÍDRICAbachelorThesis