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dc.contributor.advisorFano Miranda, Gonzalo Ramces
dc.contributor.authorCoras Huayllani, Nathalie Mar
dc.date.accessioned2020-01-06T18:12:39Z
dc.date.available2020-01-06T18:12:39Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.otherP10.C78-T BAN UNALM
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12996/4279
dc.descriptionUniversidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ingeniería Agrícola. Departamento Académico de Recursos Hídricoses_PE
dc.description.abstractEl presente trabajo de investigación tiene por objetivo determinar los indicadores de eficiencia de los modelos hidrológicos de lluvia-escorrentía como GR4J, HBV, SAC-SMA y SOCONT del sistema informático Rs-Minerve mediante la simulación hidrológica en la subcuenca Shullcas para determinar que modelo es más representativo , para lo cual se delimito desde un punto de aforo de la estación hidrométrica Shullcas. Para ello fue necesario dividir la subcuenca en 12 microcuencas ,y dentro de cada una existen bandas altitudinales cada 400 m. Es imprescindible contar con información hidrometeorológicos de registros diarios (evapotranspiración (ETo) , precipitación y temperatura). Cabe mencionar que, antes de utilizar estos datos es necesario determinar la calidad mediante un análisis de consistencia. En procesos de calibración se usan los datos de aforos de la estación hidrométrica Shullcas desde enero del 2005 al 30 de abril del 2012 con una frecuencia diaria. En consecuencia para la validación se utiliza los datos de la misma estación, debido que no cuenta con otra; pero con periodo diferente desde el 20 de junio del 2014 al 31 de diciembre del 2016 con una frecuencia diaria. Para comparar los datos observados respecto a los datos simulados fue necesario emplear los indicadores de eficiencia como el coeficiente Nash, Nash Ln, Pearson, Puntuación Bias ( BS), Error medio cuadrático (RRMSE), Sesgo de Volumen Relativo(RVB), Error Máxima Normalizado (NPE).De los 4 modelos empleados en el estudio, el modelo hidrológico HBV presento mejor desempeño en los indicadores estadísticos de Nash de 0.78 y coeficiente de Pearson de 0.54 en la prueba de calibración. Finalmente, mediante el análisis de sensibilidad podemos explicarnos si el modelo funciona o por que no funciona. Es por ello que para el presente estudio se realizó una variación de +/- 20 por ciento para cada parámetroes_PE
dc.description.abstractThe objective of this research work is to determine the efficiency indicators of the rain-runoff hydrological models such as GR4J, HBV, SAC-SMA and SOCONT of the Rs-Minerve computer system through hydrological simulation in the Shullcas sub-basin to determine which model is more representative, for which it is delimited from a point of capacity of the Shullcas hydrometric station. For this, it was necessary to divide the sub-basin into 12 micro-basins, and within each one there are altitudinal bands every 400 m. It is essential to have hydrometeorological information from daily records (evapotranspiration (ETo), precipitation and temperature). It is worth mentioning that, before using this data, it is necessary to determine the quality through a consistency analysis. Calibration processes use the capacity data of the Shullcas hydrometric station from January 2005 to April 30, 2012 with a daily frequency. Consequently for the validation the data of the same station is used, because it does not have another one; but with a different period from June 20, 2014 to December 31, 2016 with a daily frequency. To compare the observed data with respect to the simulated data, it was necessary to use the efficiency indicators such as the Nash coefficient, Nash Ln, Pearson, BS Bias Score), Mean square error (RRMSE), Relative Volume Bias (RVB), Maximum Normalized Error (NPE). Of the 4 models used in the study, the HBV hydrological model showed better performance in the statistical indicators of 0.78 Nash and Pearson coefficient of 0.54 in the calibration test. Finally, through sensitivity analysis we can explain if the model works or why it does not work. That is why for the present study a variation of +/- 20 percent was made for each parameter obtained in the calibration of each model to determine the most sensitive parameters for each.en_US
dc.formatapplication/pdfen_US
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional Agraria La Molinaes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectCaudaleses_PE
dc.titleModelación hidrológica para la generación de caudales diarios en la subcuenca Shullcases_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisen_US
thesis.degree.disciplineIngeniería Agrícolaes_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ingeniería Agrícolaes_PE
thesis.degree.nameIngeniero Agrícolaes_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.11es_PE
renati.author.dni42007242es_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionen_US
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-9459-3852es_PE
renati.advisor.dni09178719es_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.discipline811096es_PE
renati.jurorMejía Marcacuzco, Jesús Abel
renati.jurorRamos Taipe, Cayo Leonidas
renati.jurorSánchez Delgado, Miguel Ángel


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