Aplicación de la geoestadística a modelos hidrológicos en la cuenca del río Cañete
Descripción del Articulo
Universidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de Posgrado. Maestría en Recursos Hídricos
| Autor: | |
|---|---|
| Formato: | tesis de maestría |
| Fecha de Publicación: | 2017 |
| Institución: | Universidad Nacional Agraria La Molina |
| Repositorio: | UNALM-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/2899 |
| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12996/2899 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Cuencas hidrográficas Precipitación atmosférica Escorrentía Modelos matemáticos Modelos de simulación Datos estadísticos Métodos estadísticos Sistemas de información geográfica Perú Geoestadística Método kriging Cuenca del Río Cañete https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.11 |
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El objetivo principal de la investigación es la generación de las Isoyetas en la Cuenca de río Cañete mediante la propuesta de un procedimiento de interpolación. La metodología se fundamenta en el uso de técnicas geoestadisticas, permitiendo la cuantificacion de la variación temporal y espacial de la lluvia eficientemente y ser utilizados en modelo hidrológico que permita transformar la lluvia en escorrentía, teniendo en cuenta que es un proceso complejo por los diversos factores físicos que también controlan, como son: pendiente del terreno, textura del suelo, cobertura y uso del suelo, principalmente, más aún, cuando estos factores son tan dinámicos en el tiempo, sobre todo en cuencas sometidas a una fuerte presión humana, ya que pueden alterar la producción de la escorrentía. Por ello, es necesario utilizar herramienta que faciliten la caracterización de la cuenca de manera rápida al surgir cambios y así determinar con eficiencia la oferta hídrica. El resultado de la modelación hidrológica fue la estimación de la escorrentía directa, que resulta de gran interés para diversas aplicaciones: estudios de impacto ambiental, ordenamiento territorial, manejo de cuencas y recursos naturales, predicción de riesgos ante huaycos y/o inundaciones e implementar un sistema de alerta temprana.The scarcity and the difficulty of obtaining the rainfall information, the absence of continuous records of considerable length, are limiting factors that associate the uncertainty with the temporal and spatial variation of the precipitation, are one of the main sources of error in Rainfall precipitation models. Generally to obtain the spatial distribution of precipitation, it has been used interpolation of measured values in the stations located inside or around of the basin with the commonly used procedures as Thiessen or Isoyetas that are deterministic methods. The main objective of the research is the generation of the Isoyetes in the Cañete River Basin through the proposal of an interpolation procedure. The methodology is based in the use of geostatistical techniques, allowing the quantification of the temporal and spatial variation of the rain efficiently and be used in a hydrological model that allows to transform the rain in runoff, taking into account that it is a complex process due to the different Physical factors that also control, such as: slope of the land, soil texture, coverage and soil use mainly when these factors are so dynamic in the time, especially in submitted basins to strong human pressure, as can alter the production of the runoff. For this reason, it is necessary to use a tool that facilitates the characterization of the basin in a quick manner to appear changes and thus efficiently determine the water supply. The result of the hydrological modeling was the estimation of the direct runoff, which is of great interest for several applications: environmental impact studies, territorial order, watershed management and natural resources, prediction of risks to huaycos and / or floods and to implement a Early warning system.Tesisapplication/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:UNALMCuencas hidrográficasPrecipitación atmosféricaEscorrentíaModelos matemáticosModelos de simulaciónDatos estadísticosMétodos estadísticosSistemas de información geográficaPerúGeoestadísticaMétodo krigingCuenca del Río Cañetehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.11Aplicación de la geoestadística a modelos hidrológicos en la cuenca del río CañeteApplication of space interpolation of precipitation in hydrological modelsinfo:eu-repo/semantics/masterThesisSUNEDURecursos HídricosUniversidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de PosgradoMagister Scientiae - Recursos HídricosMaestríaTHUMBNAILP10-P67-T-resumen.pdf.jpgP10-P67-T-resumen.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3477https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/8fe35083-f690-4d32-85de-8ba7c8bfd299/downloadb2c18bea7144827be9f08a23aafd3874MD56P10-P67-T.pdf.jpgP10-P67-T.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3315https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/ebb0bb74-6a9c-44be-9261-7607036ec510/downloadd9f7fe81839a6abafbe3ce8bd2bd6c29MD57ORIGINALP10-P67-T.pdfP10-P67-T.pdfTexto completoapplication/pdf8248715https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/5bbd0b69-85fb-4d90-8eb4-4861de1a4e3c/download2da8752739a788022dd93983a2945177MD51P10-P67-T-resumen.pdfP10-P67-T-resumen.pdfResumenapplication/pdf45112https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/8c5ed982-3500-4fd1-a0ad-64f64845df8c/download91438b485f4840f6a453e073da12e9f8MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81683https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/e2556e15-351c-4596-bc0b-afecb71551aa/download85e652b8dfa19b82485c505314e0a902MD53TEXTP10-P67-T.pdf.txtP10-P67-T.pdf.txtExtracted texttext/plain442512https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/61d32f6e-3422-45b5-8daa-bae8d8e07a84/downloadf7fe6f788b0c6eebbfeb84e5990c2bb2MD54P10-P67-T-resumen.pdf.txtP10-P67-T-resumen.pdf.txtExtracted texttext/plain4666https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/10509adc-be7d-41a3-8b3a-10edaed4dd35/downloade50cf9995084aebf8ab3506ab29166e0MD5520.500.12996/2899oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/28992023-01-06 03:01:58.207https://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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 |
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