Modelamiento hidrológico de la sub cuenca del río Pachachaca con precipitación proveniente de satélite, departamento de Apurímac

• Autor: Cuadros Loayza, Jose Antonio
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2020
• Institución: Universidad Nacional de San Agustín
• Repositorio: UNSA-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unsa.edu.pe:UNSA/11178
• Enlace del recurso: http://repositorio.unsa.edu.pe/handle/UNSA/11178
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Precipitación; modelamiento hidrológico; productos satelitales; modelo SWAT; SENAMHI; PISCO; CHIRPS; TRMM; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.11

La presente investigación tiene como objetivo desarrollar el modelado hidrológico y evaluar la utilidad de la precipitación proveniente de satélite para estimar la oferta hídrica en la sub cuenca del río Pachachaca en el departamento de Apurímac, para lo cual se han empleado los productos PISCO (Peruvian Interpolated data of the SENAMHI’s Climatological and hydrological Observations), CHIRPS (Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Stations) y TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission), así mismo, mediante el método de corrección del sesgo usando precipitación observada homogénea estadísticamente en una serie histórica de datos diarios del 01/01/1998 al 31/12/2013, se ha calculado la corrección de los productos de precipitación satelital encontrando estadísticamente que el producto PISCOcorr y los datos originales del producto PISCO se asemejan más a la precipitación observada. Para el modelamiento hidrológico se ha empleado el modelo hidrológico SWAT (Soil and Water Assesment Tool) para realizar la simulación de caudales a paso diario tanto para el periodo de calibración (01/01/2006 a 31/12/2006) como para el de validación (01/02/2012 a 31/12/2012). Los resultados muestran que el producto PISCOcorr (r = 0.94, PBIAS = 13.36, NSE = 0.85, RSR = 0.38, y RMSE = 44.42), PISCO (r= 0.91, PBIAS = 26.48, NSE = 0.73, RSR = 0.52, y RMSE = 60.45) y CHIRPS (r= 0.86, PBIAS = 23.75, NSE = 0.62, RSR = 0.62, y RMSE = 71.48) tienen mejores resultados en la etapa de calibración y PISCOcorr (r = 0.76, PBIAS = -13.24, NSE = 0.53, RSR = 0.71, y RMSE = 110.11), PISCO (r = 0.78, PBIAS = 6.21, NSE = 0.61 , RSR = 0.65, y RMSE = 100.81) y CHIRPS (r = 0.81, PBIAS = 26.01, NSE = 0.63, RSR = 0.63, y RMSE = 97.78) tienen mejores resultados en la etapa de validación.