Modelamiento hidrológico de caudales medios mensuales en cuencas sin información hidrométrica aplicando el método Lutz Scholz y las redes neuronales artificiales, en la microcuenca Huajuiri - Oropesa - Antabamba - Apurímac

• Autor: Zárate Torres, Cynthia
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2020
• Institución: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
• Repositorio: UPC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/656781
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/10757/656781
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Redes Neuronales Artificiales; Información hidrométrica; Cuenca; Método Lutz Scholz; Artificial neural networks; Hydrometric information; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.01

El problema central planteado en la presente tesis de investigación es la falta de información hidrométrica en algunas cuencas del Perú, en este caso en la microcuenca Huajuiri, localizado en el distrito de Oropesa, provincia de Antabamba, departamento de Apurímac; puesto que al existir un déficit de estaciones hidrométricas respecto a la cantidad de cuencas existentes a nivel nacional, la información hidrométrica es insuficiente y deficiente, lo que trae como consecuencia no contar con datos como los caudales medios mensuales, información hidrológica relevante para poder conocer la disponibilidad del agua en la cuenca para efectuar la distribución del recurso hídrico de acuerdo al requerimiento de las comunidades campesinas aledañas a la fuente de agua, es útil para diseñar futuras obras hidráulicas, así como para realizar proyecciones respecto al comportamiento hídrico de la cuenca. Es por esta razón que se plantea el cálculo de los caudales medios mensuales en cuencas que no disponen de datos hidrométricos, utilizando el método Lutz Scholz y las redes neuronales artificiales. En la cuenca con información hidrométrica (La Angostura) con los modelamientos hidrológicos planteados, se obtuvieron valores cercanos a los caudales medios mensuales medidos. Sin embargo, en la cuenca sin información hidrométrica (Huajuiri), la inclusión en el modelamiento hidrológico de las redes neuronales artificiales permitió obtener valores más cercanos a los aforos realizados, que solamente aplicando el método Lutz Scholz.