Proyección del balance hídrico de aguas superficiales provenientes de la cuenca del río Rímac, destinadas al consumo humano en Lima metropolitana al año 2050 contemplando la incidencia del cambio climático en la oferta hídrica aplicando la metodología de redes neuronales recurrentes
Descripción del Articulo
El presente proyecto de tesis evalúa el balance hídrico de aguas superficiales provenientes de la cuenca del río Rímac destinadas al consumo humano en Lima Metropolitana bajo la influencia del cambio climático al año 2050. Se emplea la metodología de redes neuronales recurrentes bajo el modelo BRNN...
Autores: | , |
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Formato: | tesis de grado |
Fecha de Publicación: | 2025 |
Institución: | Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas |
Repositorio: | UPC-Institucional |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/684897 |
Enlace del recurso: | http://hdl.handle.net/10757/684897 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
Materia: | Simulación de predicciones de series de tiempo Redes neuronales recurrentes BRNN WEAP Balance hídrico Variación de temperatura Simulation of time series forecasts Recurrent neural networks BRNN Water balance Temperature variation Time series prediction https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.01 https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00 |
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Projection of water balance of the surface waters from the Rímac river basin intended for human consumption in Metropolitan Lima at the 2050 year under the influence of the climate change on water supply by applying the recurrent neural network methodology |
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Proyección del balance hídrico de aguas superficiales provenientes de la cuenca del río Rímac, destinadas al consumo humano en Lima metropolitana al año 2050 contemplando la incidencia del cambio climático en la oferta hídrica aplicando la metodología de redes neuronales recurrentes |
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Proyección del balance hídrico de aguas superficiales provenientes de la cuenca del río Rímac, destinadas al consumo humano en Lima metropolitana al año 2050 contemplando la incidencia del cambio climático en la oferta hídrica aplicando la metodología de redes neuronales recurrentes Diaz Leon, Jimena Alexis Simulación de predicciones de series de tiempo Redes neuronales recurrentes BRNN WEAP Balance hídrico Variación de temperatura Simulation of time series forecasts Recurrent neural networks BRNN WEAP Water balance Temperature variation Time series prediction https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.01 https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00 |
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El presente proyecto de tesis evalúa el balance hídrico de aguas superficiales provenientes de la cuenca del río Rímac destinadas al consumo humano en Lima Metropolitana bajo la influencia del cambio climático al año 2050. Se emplea la metodología de redes neuronales recurrentes bajo el modelo BRNN para identificar el índice de variación de temperaturas medias. El cual varía en un rango entre 0.46 °C - 1.26 °C aproximadamente para el año 2050 en Lima Metropolitana. Asimismo, se proyecta la demanda y oferta hídrica incluyendo las obras hidráulicas existentes y sus condiciones de funcionamiento actuales. Esto con el fin de conocer la cobertura hídrica de agua superficial al año 2050 mediante un balance hídrico desarrollado en la herramienta hidrológica WEAP. También se analiza la efectividad de las propuestas dadas por el plan maestro de SEDAPAL. Los resultados dados en el presente informe corresponden al abastecimiento de agua potable para Lima Metropolitana que provienen principalmente del río Rímac, con proyecciones de caudales pico de 83.00 m3/s, 98.00 m3/s, 85.50 m3/s y 93.00 m3/s para los años 2026, 2031, 2032, 2043 respectivamente. Por otro lado, se registra una reducción del volumen de tránsito del agua del 30.38% en el periodo 2041 – 2050 con referencia al periodo 2031-2040. Finalmente, de las simulaciones realizadas se concluye que al año 2050 posiblemente exista una demanda hídrica no cubierta de 5.20 m3/s destinado al consumo humano. Este déficit evidenciaría que los planes propuestos por SEDAPAL serán insuficientes al año 2050. |
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Esto con el fin de conocer la cobertura hídrica de agua superficial al año 2050 mediante un balance hídrico desarrollado en la herramienta hidrológica WEAP. También se analiza la efectividad de las propuestas dadas por el plan maestro de SEDAPAL. Los resultados dados en el presente informe corresponden al abastecimiento de agua potable para Lima Metropolitana que provienen principalmente del río Rímac, con proyecciones de caudales pico de 83.00 m3/s, 98.00 m3/s, 85.50 m3/s y 93.00 m3/s para los años 2026, 2031, 2032, 2043 respectivamente. Por otro lado, se registra una reducción del volumen de tránsito del agua del 30.38% en el periodo 2041 – 2050 con referencia al periodo 2031-2040. Finalmente, de las simulaciones realizadas se concluye que al año 2050 posiblemente exista una demanda hídrica no cubierta de 5.20 m3/s destinado al consumo humano. Este déficit evidenciaría que los planes propuestos por SEDAPAL serán insuficientes al año 2050.This thesis project evaluates the balance of the surface waters from the Rímac river basin intended for human consumption in Metropolitan Lima under influence of the climate change in the 2050 year. The recurrent neural network methodology is used in the BRNN model to identify the variation index of the average temperature; the which, varies in a range between 0.46 °C - 1.26 °C approximately to 2050 year in Metropolitan Lima. This way, the water demand and supply are projected, including the existing hydraulic works and their current operating conditions. This whit the end to know the water coverage of surface water by 2050 through a water balance developed in the WEAP hydrological tool, it is also analyzed, the effectiveness of the proposals given by the SEDAPAL master plan. The results obtained in this report, correspond to the supply of drinking water for Metropolitan Lima that comes mainly from the Rímac river, with peak flow projections of 83.00 m3/s, 98.00 m3/s, 85.50 m3/s and 93.00 m3/s in the next years 2026, 2031, 2032, 2043 respectively; to other hand, a reduction in the volume of water transit of 30.38% is recorded in the period 2041 - 2050 with reference to the period 2031-2040. Finally, the simulations carried conclude that in 2050 there is possibly a water demand for human consumption de 5.20 m3/s that is not covered. This deficit shows that that plans proposed by SEDAPAL will be insufficient by 2050.TesisODS 6: Agua limpia y saneamientoODS 12: Producción y consumo responsablesODS 9: Industria, innovación e infraestructuraapplication/pdfapplication/epubapplication/mswordspaUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)PEhttps://audio.com/raupc/audio/18238<div style="height: 228px; width: 600px;"><iframe src="https://audio.com/embed/audio/1837587334798556?theme=image" style="display:block; border-radius: 1px; border: none; height: 204px; width: 600px;"></iframe><a href='https://audio.com/raupc' style="text-align: center; display: block; color: #A4ABB6; font-size: 12px; font-family: sans-serif; line-height: 16px; margin-top: 8px; overflow: hidden; white-space: nowrap; text-overflow: ellipsis;">@raupc</a></div>SUNEDUinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)Repositorio Académico - UPCreponame:UPC-Institucionalinstname:Universidad Peruana de Ciencias Aplicadasinstacron:UPCSimulación de predicciones de series de tiempoRedes neuronales recurrentes BRNNWEAPBalance hídricoVariación de temperaturaSimulation of time series forecastsRecurrent neural networks BRNNWEAPWater balanceTemperature variationTime series predictionhttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.01https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00Proyección del balance hídrico de aguas superficiales provenientes de la cuenca del río Rímac, destinadas al consumo humano en Lima metropolitana al año 2050 contemplando la incidencia del cambio climático en la oferta hídrica aplicando la metodología de redes neuronales recurrentesProjection of water balance of the surface waters from the Rímac river basin intended for human consumption in Metropolitan Lima at the 2050 year under the influence of the climate change on water supply by applying the recurrent neural network methodologyinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC). 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