Estimación de escorrentía media anual en la cuenca andina amazónica, incorporando tipos de vegetación en modelo Budyko

Descripción del Articulo

Universidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de Posgrado. Maestría en Recursos Hídricos
Detalles Bibliográficos
Autor: Luna Romero, Angel Eduardo
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2016
Institución:Universidad Nacional Agraria La Molina
Repositorio:UNALM-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/2782
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12996/2782
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Vegetación
Cuencas hidrográficas
Escorrentía
Modelos de simulación
Métodos estadísticos
Precipitación atmosférica
Evapotranspiración
Evaluación
Perú
Cuenca andina amazónica
Información satelital
Cobertura vegetal
Escorrentía media anual
Modelo budyko
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spelling Lavado Casimiro, Waldo Sven26a928c0-4453-4599-9580-4b4018010dc9Luna Romero, Angel Eduardo2017-09-29T19:45:07Z2017-09-29T19:45:07Z2016P10.L8-T BAN UNALMhttps://hdl.handle.net/20.500.12996/2782Universidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de Posgrado. Maestría en Recursos HídricosEn la presente investigación se estimó la escorrentía media anual en la cuenca andina amazónica (CAA) hasta la estación Tamshiyacu, a través de ~24 000 celdas de 0.05° x 0.05°, utilizando los modelos de Budyko y Fu (1-p y 2-p), incorporando la cobertura vegetal de bosque (BQ) y no bosque (NBQ), además del modelo GR1A. Utilizando como información de entrada los datos de precipitación del producto CHIRPS (Grupo de Riesgo del Clima Precipitación Infrarroja con Datos de Estación), evapotranspiración potencial del CRU (Unidad de Investigación del Clima) y la cobertura vegetal de la USGS (Servicio Geológico de los Estados Unidos). Para la calibración de los modelos empleados, se utilizó los caudales observados de seis cuencas (> 60 000 km2 ) delimitadas por las estaciones de Borja (BOR), Chazuta (CHA), San Regis (SRG), Pucallpa (PUC), Requena (REQ) y Tamshiyacu (TAM), información proporcionada por el observatorio ORE-HYBAM. En la estimación de la escorrentía media anual se obtuvo mejores resultados en la cuenca del río Marañón (SRG), la cuenca del río Ucayali (PUC y REQ) y la CAA (TAM). El modelo Budyko a pesar de ser no paramétrico presentó buenos resultados, demostrando ser un modelo robusto, aunque el modelo Fu 1-p llegó a tener la mayor eficiencia en la prueba de bondad de ajuste, el valor del parámetro α, representa las características climáticas y físicas de la cuenca, alcanzo un valor de 1.31 y representa la parte climática de la CAA, indicando que el balance hídrico está influenciado por las variables climáticas en cuencas de esta dimensión. Por otro lado, la eficiencia del modelo Fu 2-p, que registro un αBQ = 4.30 y αNBQ = 25.90, es menor con relación a los otros modelos. Sin embargo, proporciona una aproximación de la escorrentía que se produce en las coberturas vegetales, generándose en la cobertura de BQ entre el ~70% y ~82% de escorrentía de la CAAIn this research the mean annual runoff is estimated across Amazon Andean basin (CAA) to Tamshiyacu station, through ~ 24 000 cells of 0.05 ° x 0.05 °, using models Budyko and Fu (1-p and 2-p), incorporating forest vegetation cover (BQ) and non-forest (CNBQ), furthermore GR1A model. Taken as input data product precipitation CHIRPS (Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station data), potential evapotranspiration of CRU (Climatic Research Unit) and vegetation cover of the USGS (United States Geological Survey Geological). For calibration of the models employed, the observed flow rates six basins (> 60 000 km2 ) bounded by the stations Borja (BOR), Chazuta (CHA), San Regis (SRG), Pucallpa (PUC), Requena (REQ) and Tamshiyacu (TAM), information provided by the observatory ORE-HYBAM. In the estimation of the mean annual runoff better results in the Marañon river basin (SRG), the Ucayali river basin (PUC and REQ) and CAA (TAM) was obtained. The Budyko model despite being nonparametric presented good results, proving to be a robust model, although the model Fu 1-p came to have greater efficiency in testing goodness of fit, the value of α parameter that represents the climatic characteristics and physical characteristics of the basin, reached a value of 1.31 and represents the climate of the CAA, indicating that the water balance is influenced by climatic variables in this dimension basins. On the other hand, the efficiency of Fu 2-p model, which registered αBQ = 4.30 and αNBQ = 25.90, is lower compared to the other models. However, it provides an approximation of runoff that is produced in land cover, thus generating coverage BQ between ~ 70% and ~ 82% of runoff from the CAATesisapplication/pdfspaUniversidad Nacional Agraria La Molinainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Universidad Nacional Agraria La MolinaRepositorio institucional - UNALMreponame:UNALM-Institucionalinstname:Universidad Nacional Agraria La Molinainstacron:UNALMVegetaciónCuencas hidrográficasEscorrentíaModelos de simulaciónMétodos estadísticosPrecipitación atmosféricaEvapotranspiraciónEvaluaciónPerúCuenca andina amazónicaInformación satelitalCobertura vegetalEscorrentía media anualModelo budykohttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.11Estimación de escorrentía media anual en la cuenca andina amazónica, incorporando tipos de vegetación en modelo Budykoinfo:eu-repo/semantics/masterThesisSUNEDURecursos HídricosUniversidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de PosgradoMagister Scientiae - Recursos HídricosMaestríaTHUMBNAILP10-L8-T.pdf.jpgP10-L8-T.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3350https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/a7524627-9609-4725-b785-a9e6875b43f3/download55e57ca211b9b66a9af774df510adde5MD56ORIGINALP10-L8-T.pdfP10-L8-T.pdfTexto completoapplication/pdf5847585https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/46368b0c-f201-4bc1-9e25-3334c993def1/download19e7823e46b09558f889259a6a2a0094MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81683https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/028d22e6-9b37-4c38-85d4-3323157416a0/download85e652b8dfa19b82485c505314e0a902MD53TEXTP10-L8-T.pdf.txtP10-L8-T.pdf.txtExtracted texttext/plain201273https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/904c7871-480c-4672-a078-969516fdf5be/download850745e8d214e774242138550c5f9c02MD5420.500.12996/2782oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/27822023-01-17 12:44:57.698https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://repositorio.lamolina.edu.peRepositorio Universidad Nacional Agraria La Molinadspace@lamolina.edu.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