Modelación en Weap y RS minerve para la proyección hidrológica futura de la microcuenca Mchique - Sincos – Huancayo

Descripción del Articulo

Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ingeniería Agrícola. Departamento Académico de Recursos Hídricos
Detalles Bibliográficos
Autor: Ccori Puma, Glorinda Flor
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2019
Institución:Universidad Nacional Agraria La Molina
Repositorio:UNALM-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/4311
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12996/4311
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Cuencas hidrográficas
Geomorfología
Cursos de agua
Precipitación atmosférica
Sistemas de información geográfica
Modelos
Técnicas de predicción
Control de inundaciones
Aplicaciones del ordenador
Métodos estadísticos
Perú
Modelación hidrológica
Cuenca del río Mchique
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El análisis exploratorio de datos se desarrolló con el uso de diagramas de cajas, Test de Grubbs, formación de regiones homogéneas (método del Ward y Vector Regional) y análisis de estacionariedad por Mann Kendall. Se realizó el análisis multianual de la precipitación, temperatura y caudales simulados con información de tres modelos climáticos globales (CanNESM2, CNRM-CM5 y MPI-ESM-MR) para dos escenarios RCP4.5 y RCP8.5, con lo que se pudo ver que el modelo HBV es más sensible en los resultados respecto de WEAP. El efecto del cambio climático en la oferta hídrica se analizó mediante el promedio multianual mensual, en los periodos futuro cercano (2020-2040), medio (2041-2050) y lejano (2051-2099). Los resultados muestran que, si bien existe escenarios con aumento en la precipitación, estos se dan en periodo de estiaje; al contrario, en avenidas en todos los escenarios se reduce, lo cual trae como consecuencia cambio del comportamiento del año hidrológico en la microcuenca. En promedio multimodelo todos los resultados muestran una pérdida promedio multianual mensual de más del 45.66 por ciento de la oferta hídrica, a pesar del incremento en 16.37 por ciento de la precipitación y del aumento de 2.13°C en la temperaturaThe effects of climate change on the water supply of the Mchique microbasin were evaluated, for which we worked with two hydrological models, the HBV of RS MINERVE and WEAP “storm runoff method”. The PISCO database developed by SENAMHI was used, whose quality control was performed through graphic and statistical analysis, and subsequent correction of data using the “Linear Scaling” method, with eight weather stations of the VLIR-OUS project; With this information it was possible to detect 1984, 1993 and 2011 as the rainiest in the entire region and 1992 of “extreme drought”. The exploratory data analysis was developed with the use of box diagrams, Grubbs Test, formation of homogeneous regions (Ward method and Regional Vector) and stationarity analysis by Mann Kendall. The multiannual analysis of rainfall, temperature and simulated flows was carried out with information from three global climate models (CanNESM2, CNRM-CM5 and MPI-ESM-MR) for two scenarios RCP4.5 and RCP8.5, which could be seen that the HBV model is more sensitive in the results compared to WEAP. The effect of climate change on water supply was analyzed using the monthly multiannual average, in the near future (2020-2040), medium (2041-2050) and distant (2051-2099) periods. The results show that, although there are scenarios with an increase in precipitation, these occur during the dry season; on the contrary, in avenues in all scenarios it is reduced, which results in a change in the behavior of the hydrological year in the microbasin. On a multi-model average, all the results show a monthly multi-annual average loss of more than 45.66 percent of the water supply, despite the 16.37 percent increase in rainfall and the 2.13 ° C increase in temperatureTesisapplication/pdfspaUniversidad Nacional Agraria La MolinaPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Cuencas hidrográficasGeomorfologíaCursos de aguaPrecipitación atmosféricaSistemas de información geográficaModelosTécnicas de predicciónControl de inundacionesAplicaciones del ordenadorMétodos estadísticosPerúModelación hidrológicaCuenca del río Mchiquehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.11https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.11Modelación en Weap y RS minerve para la proyección hidrológica futura de la microcuenca Mchique - Sincos – Huancayoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionreponame:UNALM-Institucionalinstname:Universidad Nacional Agraria La Molinainstacron:UNALMSUNEDUIngeniería AgrícolaUniversidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ingeniería AgrícolaIngeniero Agrícola70269846https://orcid.org/0000-0002-8445-8996https://orcid.org/0000-0002-9070-38980720761606443739https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesishttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional811096Fano Miranda, Gonzalo RamcésRamos Taipe, Cayo LeonidasSantayana Vela, Toribio SebastiánTEXTccori-puma-glorinda-flor.pdf.txtccori-puma-glorinda-flor.pdf.txtExtracted texttext/plain276359https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/d880ca3f-6da4-4697-861f-745f6c9ba803/downloada16e747c5853e42f0e9824bae8597efbMD53THUMBNAILccori-puma-glorinda-flor.pdf.jpgccori-puma-glorinda-flor.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3122https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/d4219760-5916-4369-b275-f125da59943a/download5d729b15c525b13959e932c7fea046b3MD54ORIGINALccori-puma-glorinda-flor.pdfccori-puma-glorinda-flor.pdfTexto completoapplication/pdf6940981https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/b312a90d-a025-434f-8c7f-f0698d2b75c6/downloadbcffdc4c3691716afdf476684119582aMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81683https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/44d012d5-ab4a-4e57-a573-607f820a3b48/download85e652b8dfa19b82485c505314e0a902MD5220.500.12996/4311oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/43112025-03-24 18:18:51.652https://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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