Título : |
Modelación de caudales medios mensuales en la cuenca del Río Huancané aplicando un modelo hidrológico distribuido |
Tipo de documento: |
texto impreso |
Autores: |
Rolando Murillo Roque, Autor |
Editorial: |
Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Agrícola. Escuela Profesional de Ingeniería Agrícola |
Fecha de publicación: |
2012 |
Número de páginas: |
211 páginas |
Il.: |
diagramas, ilustraciones, tablas, mapas |
Dimensiones: |
30 cm. |
Nota general: |
Para Optar el Título Profesional de: Ingeniero Agrícola |
Idioma : |
Español (spa) |
Resumen: |
El río Huancané es uno de los principales tributarios del lago Titicaca, cuya cuenca hidrográfica tiene una extensión de 3,521.98 km2 y una longitud de cauce de aproximadamente 125 km, esto hace que sea una de las principales fuentes de abastecimiento de agua para distintos usos en la cuenca. Por esta razón diversas entidades se han interesado en conocer la disponibilidad hídrica actual y futura del río Huancané y otros ríos de la cuenca del lago Titicaca, ya que conocer dichos valores es de fundamental importancia para el planeamiento y manejo de los sistemas de los recursos hídricos.
El presente trabajo describe la aplicación del modelo hidrológico distribuido en la cuenca del río Huancané, el cual utiliza como variable de entrada la precipitación, ésta variable y otras consideradas para la predicción de caudales medios mensuales, al ser distribuido en el espacio, permite obtener resultados en cualquier punto del dominio espacial de la cuenca; el modelo emplea un método empírico para la propagación del flujo en la red de cauces.
La calibración del modelo se realizó en un periodo de 13 años de 1984 - 1996, llegando a encontrar el coeficiente de Nash de 0.75 que satisface las expectativas del modelo planteado y la validación del modelo se realizó con el periodo de 1997 - 2010 llegando a obtener un coeficiente de Nash de 0.70 validando el modelo hidrológico satisfactoriamente.
Por último, se compararon los resultados del modelo distribuido, con los obtenidos con redes neuronales y modelos estocásticos, siendo los modelos de redes neuronales artificiales y modelo distribuido con mejor representatividad con porcentaje de ajuste de 85 y 68% respectivamente.
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Link: |
https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=64709 |
Modelación de caudales medios mensuales en la cuenca del Río Huancané aplicando un modelo hidrológico distribuido [texto impreso] / Rolando Murillo Roque, Autor . - Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Agrícola. Escuela Profesional de Ingeniería Agrícola, 2012 . - 211 páginas : diagramas, ilustraciones, tablas, mapas ; 30 cm. Para Optar el Título Profesional de: Ingeniero Agrícola Idioma : Español ( spa)
Resumen: |
El río Huancané es uno de los principales tributarios del lago Titicaca, cuya cuenca hidrográfica tiene una extensión de 3,521.98 km2 y una longitud de cauce de aproximadamente 125 km, esto hace que sea una de las principales fuentes de abastecimiento de agua para distintos usos en la cuenca. Por esta razón diversas entidades se han interesado en conocer la disponibilidad hídrica actual y futura del río Huancané y otros ríos de la cuenca del lago Titicaca, ya que conocer dichos valores es de fundamental importancia para el planeamiento y manejo de los sistemas de los recursos hídricos.
El presente trabajo describe la aplicación del modelo hidrológico distribuido en la cuenca del río Huancané, el cual utiliza como variable de entrada la precipitación, ésta variable y otras consideradas para la predicción de caudales medios mensuales, al ser distribuido en el espacio, permite obtener resultados en cualquier punto del dominio espacial de la cuenca; el modelo emplea un método empírico para la propagación del flujo en la red de cauces.
La calibración del modelo se realizó en un periodo de 13 años de 1984 - 1996, llegando a encontrar el coeficiente de Nash de 0.75 que satisface las expectativas del modelo planteado y la validación del modelo se realizó con el periodo de 1997 - 2010 llegando a obtener un coeficiente de Nash de 0.70 validando el modelo hidrológico satisfactoriamente.
Por último, se compararon los resultados del modelo distribuido, con los obtenidos con redes neuronales y modelos estocásticos, siendo los modelos de redes neuronales artificiales y modelo distribuido con mejor representatividad con porcentaje de ajuste de 85 y 68% respectivamente.
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Link: |
https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=64709 |
Modelación de caudales medios mensuales en la cuenca del Río Huancané aplicando un modelo hidrológico distribuido
El río Huancané es uno de los principales tributarios del lago Titicaca, cuya cuenca hidrográfica tiene una extensión de 3,521.98 km2 y una longitud de cauce de aproximadamente 125 km, esto hace que sea una de las principales fuentes de abastecimiento de agua para distintos usos en la cuenca. Por esta razón diversas entidades se han interesado en conocer la disponibilidad hídrica actual y futura del río Huancané y otros ríos de la cuenca del lago Titicaca, ya que conocer dichos valores es de fundamental importancia para el planeamiento y manejo de los sistemas de los recursos hídricos.
El presente trabajo describe la aplicación del modelo hidrológico distribuido en la cuenca del río Huancané, el cual utiliza como variable de entrada la precipitación, ésta variable y otras consideradas para la predicción de caudales medios mensuales, al ser distribuido en el espacio, permite obtener resultados en cualquier punto del dominio espacial de la cuenca; el modelo emplea un método empírico para la propagación del flujo en la red de cauces.
La calibración del modelo se realizó en un periodo de 13 años de 1984 - 1996, llegando a encontrar el coeficiente de Nash de 0.75 que satisface las expectativas del modelo planteado y la validación del modelo se realizó con el periodo de 1997 - 2010 llegando a obtener un coeficiente de Nash de 0.70 validando el modelo hidrológico satisfactoriamente.
Por último, se compararon los resultados del modelo distribuido, con los obtenidos con redes neuronales y modelos estocásticos, siendo los modelos de redes neuronales artificiales y modelo distribuido con mejor representatividad con porcentaje de ajuste de 85 y 68% respectivamente.
Murillo Roque, Rolando -
Puno : Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Agrícola. Escuela Profesional de Ingeniería Agrícola - 2012
Para Optar el Título Profesional de: Ingeniero Agrícola
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