Modelamiento de procesos hidrológicos en cuencas de la Sierra Central del Perú

Descripción del Articulo

Universidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de Posgrado. Doctorado en Recursos Hídricos
Detalles Bibliográficos
Autor: Del Aguila Ríos, Sandra
Formato: tesis doctoral
Fecha de Publicación:2021
Institución:Universidad Nacional Agraria La Molina
Repositorio:UNALM-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/4659
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12996/4659
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Cuencas hidrográficas
Modelamiento hidrográfico
Modelamiento hidrológico
Perú
Evaluación
Cursos de agua
Modelos de simulación
Hidrología
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spelling Mejía Marcacuzco, Jesús Abel06501b4c-aaa1-4ce1-86a2-300383fdc1e2Del Aguila Ríos, Sandra2021-04-21T14:31:53Z2021-04-21T14:31:53Z2021https://hdl.handle.net/20.500.12996/4659Universidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de Posgrado. Doctorado en Recursos HídricosEl modelamiento hidrológico de las cuencas es importante para la gestión del recurso hídrico; en ese sentido, las cuencas de la sierra central del Perú ubicadas en zonas de cabecera son relevantes. El objetivo general de esta investigación fue modelar los procesos hidrológicos en las cuencas Anya y Mchique, pertenecientes a la cuenca del río Mantaro, Junín. Se utilizó dos modelos para la generación de escorrentía; el modelo empírico mensual Lutz Scholtz (LS) y el modelo semidistribuido diario SWAT. En base a la ecuación de balance hídrico y desempeño de ambos modelos, se planteó una modificación al modelo Lutz Scholtz para el cálculo de la Precipitación Efectiva mensual, utilizándose la metodología de la Curva Número con herramientas de los programas ArGis y HecGeoHms 10.4. El modelo Lutz Sholtz Modificado (LSM) permitió involucrar las características del suelo y cobertura vegetal en la generación de escorrentía a partir de precipitación y por ende mejorar el entendimiento físico del proceso. La bondad de ajuste de los modelos fue analizada mensualmente por métodos gráficos y estadísticos. En Anya, los indicadores de desempeño fueron buenos con los tres modelos probados, verificándose que los estadísticos mejoraron con los modelos SWAT y LSM; en Mchique se obtuvo un 66.7% de indicadores aprobatorios en todos los modelos probados. Asimismo, se estudió el efecto espacio temporal del cambio climático en el escurrimiento de las cuencas a través de cinco modelos climáticos globales (Acces, bcc_csm1, BNU_ESM, CMCC_CM y GISS_E2) y dos escenarios de emisiones (RCP 4.5 y 8.5). La simulación se realizó con SWAT para el período 2070-2100. Los resultados sugieren que habría un incremento de caudales en comparación con el período base 1980-2010 en ambas cuencas; en promedio el caudal en Anya aumentaría en 29.4% y 34.1% y en Mchique 5.4% y 10.8% en RCP 4.5 y 8.5 respectivamente.The hydrological modeling of basins is important for the management of water resources; In this sense, the basins of the central highlands of Peru located in headwaters are relevant. The general objective of this research was to model the hydrological processes in the Anya and Mchique basins, belonging to the Mantaro river basin, Junín. Two models were used for the generation of runoff; the Lutz Scholtz (LS) monthly empirical model and the SWAT daily semi-distributed model. Based on the equation of water balance and performance of both models, a modification to the Lutz Scholtz model was proposed to calculate the monthly Effective Precipitation, using the Curve Number methodology with tools from the ArGis and HecGeoHms 10.4 programs. The Modified Lutz Sholtz model (LSM) allowed to involve the characteristics of the soil and vegetation cover in the generation of runoff from precipitation and therefore improve the physical understanding of the process. The goodness of fit of the models was analyzed monthly by graphic and statistical methods. In Anya, the performance indicators were good with the three models tested, verifying that the statistics improved with the SWAT and LSM models; In Mchique, 66.7% of passing indicators were obtained in all the models tested. Likewise, the space-time effect of climate change on watershed runoff was studied through five global climate models (Acces, bcc_csm1, BNU_ESM, CMCC_CM and GISS_E2) and two emission scenarios (RCP 4.5 and 8.5). The simulation was carried out with SWAT for the period 2070-2100. The results suggest that there would be an increase in flows compared to the base period 1980-2010 in both basins; on average the flow in Anya would increase by 29.4% and 34.1% and in Mchique 5.4% and 10.8% in RCP 4.5 and 8.5 respectively.application/pdfspaUniversidad Nacional Agraria La MolinaPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Cuencas hidrográficasModelamiento hidrográficoModelamiento hidrológicoPerúEvaluaciónCursos de aguaModelos de simulaciónHidrologíaSierra Centralhttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.02Modelamiento de procesos hidrológicos en cuencas de la Sierra Central del Perúinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionreponame:UNALM-Institucionalinstname:Universidad Nacional Agraria La Molinainstacron:UNALMSUNEDURecursos HídricosUniversidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de PosgradoDoctoris Philosophiae - Recursos Hídricos09546849https://orcid.org/0000-0002-9070-389806443739https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesishttps://purl.org/pe-repo/renati/level#doctor522018Montalvo Arquiñigo, NéstorVásquez Villanueva, AbsalónChávarri Velarde, EduardoOrdoñez Gálvez, Juan JulioLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81664https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/61cacc81-350c-4fd3-a332-d152f787ce1f/download97c5bee00fbb4c4f8867bd742b579336MD52ORIGINALdel-aguila-rios-sandra.pdfdel-aguila-rios-sandra.pdfTexto completoapplication/pdf11798287https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/28c0e2bb-90bb-4d33-8338-eeec1e8edffe/download31e20189b2001df5382f7f41739e2f43MD51TEXTdel-aguila-rios-sandra.pdf.txtdel-aguila-rios-sandra.pdf.txtExtracted texttext/plain528975https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/4b52cab8-6260-4252-b3ca-754576c1dcdf/download23382ed53e8a4d7ff611d05014095137MD53THUMBNAILdel-aguila-rios-sandra.pdf.jpgdel-aguila-rios-sandra.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3258https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/689eed70-9cf6-41fe-8bfb-60c1bb8ae235/download6a1dfced8fa54ac7dd2da572b391f087MD5420.500.12996/4659oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/46592023-01-05 03:23:56.995https://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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Modelamiento de procesos hidrológicos en cuencas de la Sierra Central del Perú
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