Modelización de los caudales medios mensuales en la cuenca del río Ramis

Descripción del Articulo

El presente trabajo se desarrolló en la cuenca del río Ramis (CR) localizado en la vertiente del lago Titicaca (VT), y tiene como objetivo principal calibrar y validar un modelo hidrológico a través de variables climáticas (precipitación y temperatura). En la literatura existe una gama de modelos hi...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Vera Arévalo, Héctor Alberto, Felipe-Obando, Oscar
Formato: artículo
Fecha de Publicación:2011
Institución:Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología del Perú
Repositorio:SENAMHI-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.senamhi.gob.pe:20.500.12542/1065
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12542/1065
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Cuencas
Modelos y Simulación
Modelamiento Hidrológico
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description El presente trabajo se desarrolló en la cuenca del río Ramis (CR) localizado en la vertiente del lago Titicaca (VT), y tiene como objetivo principal calibrar y validar un modelo hidrológico a través de variables climáticas (precipitación y temperatura). En la literatura existe una gama de modelos hidrológicos que van desde una modelización a escala horaria, diaria y mensual. Debido a un número reducido de parámetros, que además permite el cálculo continuo sobre períodos largos, para el estudio se eligió el modelo GR2m (Génie Rural, Ingeniería Rural por sus siglas en francés) el mismo que se ha calibrado y validado a escala mensual y también se evaluó su eficiencia y representatividad estacional de las series generadas. La calibración del modelo periodo 1969-1995 (26 años) indica una eficiencia de Nash de 88,5%; en cambio los resultados de la validación periodo 1996-2010 (14 años) muestra una performance de 82,5%; asimismo los coeficientes de correlación (calibración y validación) son de 84%. En el análisis estacional (avenidas y estiaje) el modelo subestima los valores generados, lo cual se hace más notorio en el estiaje que en promedio alcanza el 63% (calibración y validación). Sin embargo, en ambas fases el modelo responde con una alta eficiencia (superior al 80%) lo cual indica que este modelo se encuentra en condiciones de ser utilizado para pronosticar los caudales mensuales en la cuenca del río Ramis.
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La calibración del modelo periodo 1969-1995 (26 años) indica una eficiencia de Nash de 88,5%; en cambio los resultados de la validación periodo 1996-2010 (14 años) muestra una performance de 82,5%; asimismo los coeficientes de correlación (calibración y validación) son de 84%. En el análisis estacional (avenidas y estiaje) el modelo subestima los valores generados, lo cual se hace más notorio en el estiaje que en promedio alcanza el 63% (calibración y validación). Sin embargo, en ambas fases el modelo responde con una alta eficiencia (superior al 80%) lo cual indica que este modelo se encuentra en condiciones de ser utilizado para pronosticar los caudales mensuales en la cuenca del río Ramis.This work is developed in the Ramis river basin (RB), situated in the Titicaca Lake watershed (TW) and its main objective is to calibrate and validate of hydrological discharge model through climatic variables (precipitation and temperature). In the literature there is a range of hydrological models ranging from modeling at hourly, daily and monthly level. Due to its small number of parameters, it also allows the continuous calculation over long period. For the study, the GR2m model was chosen, it has also been calibrated and validated at monthly level, we also evaluated the efficiency and seasonal representativeness of the generated series. The model calibration, period 1969-1995 (26 years), indicates a NASH efficiency of 88.5%, but the results of the validation period 1996-2010 (14 years) shows a performance of 82.5%; also the coefficients of correlation (calibration and validation) are 84%. But in the seasonal analysis (floods and drought) the model underestimates the generated values, which is most noticeable in the dry season that on average reaches 63% (calibration and validation). However, in both phases the model responds with a high efficiency (above 80%) indicating that this model is able to be used to forecast monthly discharges in the Ramis river basin.application/pdfspaServicio Nacional de Meteorología e Hidrología del PerúPEhttps://web2.senamhi.gob.pe/rpga/pdf/2011_vol03/art10.pdfinfo:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Estados Unidos de Américahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/Repositorio Institucional - SENAMHIServicio Nacional de Meteorología e Hidrología del Perúreponame:SENAMHI-Institucionalinstname:Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología del Perúinstacron:SENAMHICuencasModelos y SimulaciónModelamiento HidrológicoCaudalhttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.11gestion de recursos hidricos de cuenca - AguaModelización de los caudales medios mensuales en la cuenca del río RamisMonthly means flow modeling into Ramis basininfo:eu-repo/semantics/articletext/publicacion cientificaORIGINALModelización-de-los-caudales-medios-mensuales-en-la-cuenca-del-río-Ramis.pdfModelización-de-los-caudales-medios-mensuales-en-la-cuenca-del-río-Ramis.pdfTexto Completoapplication/pdf655775http://repositorio.senamhi.gob.pe/bitstream/20.500.12542/1065/1/Modelizaci%c3%b3n-de-los-caudales-medios-mensuales-en-la-cuenca-del-r%c3%ado-Ramis.pdf7b9ff71d31d757ff91df73750d58bf01MD51TEXTModelización-de-los-caudales-medios-mensuales-en-la-cuenca-del-río-Ramis.pdf.txtModelización-de-los-caudales-medios-mensuales-en-la-cuenca-del-río-Ramis.pdf.txtExtracted texttext/plain25953http://repositorio.senamhi.gob.pe/bitstream/20.500.12542/1065/4/Modelizaci%c3%b3n-de-los-caudales-medios-mensuales-en-la-cuenca-del-r%c3%ado-Ramis.pdf.txt3a2043d3b5d5b4c1f0f77d767f3fc2feMD54THUMBNAILModelización-de-los-caudales-medios-mensuales-en-la-cuenca-del-río-Ramis.pdf.jpgModelización-de-los-caudales-medios-mensuales-en-la-cuenca-del-río-Ramis.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg7081http://repositorio.senamhi.gob.pe/bitstream/20.500.12542/1065/5/Modelizaci%c3%b3n-de-los-caudales-medios-mensuales-en-la-cuenca-del-r%c3%ado-Ramis.pdf.jpg3734602bf180cd5def2013d26dea69d7MD55CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811http://repositorio.senamhi.gob.pe/bitstream/20.500.12542/1065/2/license_rdf9868ccc48a14c8d591352b6eaf7f6239MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://repositorio.senamhi.gob.pe/bitstream/20.500.12542/1065/3/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD5320.500.12542/1065oai:repositorio.senamhi.gob.pe:20.500.12542/10652024-08-21 11:44:05.012Repositorio Institucional SENAMHIrepositorio@senamhi.gob.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