Generación de series sintéticas mensuales del Río Chira mediante el uso de Modelos Markovianos

• Autores: Sánchez T., Jaime, Sánchez D., Miguel
• Formato: artículo
• Fecha de Publicación: 2009
• Institución: Universidad Nacional Agraria La Molina
• Repositorio: Revistas - Universidad Nacional Agraria La Molina
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:revistas.lamolina.edu.pe:article/512
• Enlace del recurso: https://revistas.lamolina.edu.pe/index.php/acu/article/view/512
• Nivel de acceso: acceso abierto

En el presente estudio, se trata de generar series sintéticas medias mensuales del río Chira mediante el uso de modelos markovianos y luego se determina la capacidad de embalse óptimo, para lo cual se emplea el método Range, ya que de los estudios realizados, la represa Poechos tiene actualmente una vida útil de 20 años aproximadamente, como alternativa se propone el diseño de un embalse en la quebrada de San Francisco, ubicada en la cuenca del Río Chira. Se inicia, con el análisis de consistencia de la información de las series de descargas medias mensuales del Río Chira, sobre la base de las estaciones hidrométricas Ardilla y Ciruelo, ubicadas aguas arriba del embalse Poechos, resultando ambas series de tiempo consistentes, luego, se efectuo el modelamiento estocástico, mediante la utilización de los modelos markovianos ampliamente usados en la hidrología estocástica. De la calibración y validación de las series de tiempo simuladas, se determinó que el modelo markoviano de segundo orden AR (2), para la estación Ardilla y el modelo markoviano de tercer orden AR (3), para la estación Ciruelo, son las que generan los mejores estadísticos históricos de las series analizadas. Para la calibración y validación se usó el programa de cómputo SAMS 2000 (Análisis Estocástico, Modelamiento y Simulación), versión 98.1. Basados en los modelos antes mencionados se generaron 20 series sintéticas de 50 años cada una, para cada estación, con la ayuda del programa de cómputo SAMS 2000. Luego se determinó la capacidad de almacenamiento por el método Range, con las series generadas, con los datos de la estación Ardilla debido a que se ubica aguas abajo y registra dos tributarios más respecto a la estación Ciruelo. Finalmente se determinan experimentalmente la distribución de probabilidades de la capacidad de embalse, las cuales se ajustan a una distribución log-normal de dos parámetros.