Modelamiento hidrológico para pronóstico estacional de caudadles del Río Ramis

  • Descripción del artículo
  • El Estudio modelamiento hidrológico para pronostico estacional de caudales del rio Ramis (ubicada en la Región hidrográfica del Titicaca y pertenece al Sistema TDPS Titicaca, Desaguadero, Poopo y Salar de Coipasa con una extension superficial de 15408,027 Km2), señala como una herramienta operaciona...

    Full description

Main Author: Metzger Terrazas, Luis
Language: spa
Published: 2017
Subjects:
Online Access: http://repositorio.senamhi.gob.pe/handle/20.500.12542/115
Summary:El Estudio modelamiento hidrológico para pronostico estacional de caudales del rio Ramis (ubicada en la Región hidrográfica del Titicaca y pertenece al Sistema TDPS Titicaca, Desaguadero, Poopo y Salar de Coipasa con una extension superficial de 15408,027 Km2), señala como una herramienta operacional al modelo GR2M agregado que simula caudales en intervalos mensuales, fue calibrado y validado con información hidrometeorológica terrena de la base de datos de SENAMHI (Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología del Perú). Cabe mencionar que los datos de precipitación histórica han pasado por un control de calidad riguroso, resultando información consistente. Se concluye, que la cuenca Ramis presenta 10 estaciones con informacion de precipitación: Ananea, Arapa, Azangaro, Chuquibambilla, Crucero, Huancane, Llally, Mañazo, Pampahuta y Yauri en el período de 22 años entre los años 1994 a 2015, consistente basado en el análisis de doble masa. Asimismo el modelo hidrológico GR2M simuló de forma eficiente los eventos de avenida y estiaje del caudal observado, obteniéndose un NASH de 82% para la etapa de calibración y 80.7% para la etapa de validación. La base de datos PISCO (Peruvian Interpolated data of the SENAMHI’s Climatological and hydrological Observations Precipitación v2.0) se utilizó como datos de entrada para el modelamiento, y se ha obtenido un buen desempeño en la etapa de calibración pero ha sido el menos eficiente en la etapa de validación. Finalmente, el pronóstico de caudal en el periodo noviembre y diciembre 2017 y enero 2018, evaluado para 4 ventanas/miembros resuló que los miembros 1 y 4 han sobreestimado los pronosticos en noviembre y diciembre 2017, el miembro 2 ha pronosticado muy bien el caudal de noviembre 2017 y el miembro 3 ha generado mejores pronosticos de caudal que los miembros 1 y 4 pero no tan bueno como el miembro 2.

Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).