El cambio climático es un problema global originado, en parte, por el aumento constante de las emisiones de CO2 hacia la atmósfera producto del progreso tecnológico que se ha desarrollado desde el siglo XIX. Anualmente las precipitaciones extremas, probablemente, asociadas a este fenómeno ocasionan cuantiosos daños y lamentables pérdidas humanas en el medio urbano y rural. A pesar de que el Perú es uno de los países con menores emisiones de CO2; es evidente el riesgo que enfrenta el país ante este problema. Las pérdidas económicas anuales, proyectadas a 2025 por diferentes fuentes, serían de USD 9906 millones. El impacto agregado, proyectado a 2100, podría oscilar entre 11 y el 15 % del PBI según datos de la CEPAL (2014). Por lo tanto, la implementación de medidas de mitigación apropiadas es de urgente necesidad para evitar futuros desastres, y pérdidas en sectores clave...

La validación de modelos hidrológicos es un proceso complejo de análisis y toma de decisiones. Uno de los modelos en análisis es la aplicación del modelo GR2M, lluvia escorrentía a paso mensual. El objetivo principal es determinar la eficiencia del modelo bajo la evaluación de procesos de calibración, validación y sensibilidad en la cuenca del río Jequetepeque. La finalidad es aplicar a aquellos espacios que no tienen data de caudales, donde sí se cuenta con información de precipitación y temperatura. Para la aplicación del modelo, se utilizó el análisis de estaciones con mayor cantidad de datos de precipitación. Dicha estaciones son: Llapa, Porcón, Asunción y Contumazá. Para el caso de los caudales, se utilizó la estación Yonan, con una data de 34 años, previo análisis mediante los programas SAMS e HYDRACCESS. Los resultados de calibración del modelo arrojan una...

La validación de modelos hidrológicos es un proceso complejo de análisis y toma de decisiones. Uno de los modelos en análisis es la aplicación del modelo GR2M, lluvia escorrentía a paso mensual. El objetivo principal es determinar la eficiencia del modelo bajo la evaluación de procesos de calibración, validación y sensibilidad en la cuenca del río Jequetepeque. La finalidad es aplicar a aquellos espacios que no tienen data de caudales, donde sí se cuenta con información de precipitación y temperatura. Para la aplicación del modelo, se utilizó el análisis de estaciones con mayor cantidad de datos de precipitación. Dicha estaciones son: Llapa, Porcón, Asunción y Contumazá. Para el caso de los caudales, se utilizó la estación Yonan, con una data de 34 años, previo análisis mediante los programas SAMS e HYDRACCESS. Los resultados de calibración del modelo arrojan una...

Evapotranspiration (ETo) is one of the most important variables of the water cycle when water requirements for irrigation, water resource planning or hydrological applications are analyzed. In this context, models based on artificial neural networks (ANN) of the retro-propagation type can be an alternative method to estimate ETo in highland regions using a number of input variables limited. The objective of this study is to develop ANN models to estimate ETo for the Peruvian highlands using input variables such as maximum air temperature (Tmax), minimum air temperature (Tmin), hours of sunshine (Sh), relative humidity (Rh) and wind speed (Wv), as an alternative method to FAO Penman–Monteith method (FAO-PM56) and Hargreaves–Samani (HS). Daily climatic datasets recorded at 12 meteorological stations between 1963 and 2015 were selected in this study. For evaluation reason, the ETo calcu...