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Browsing Tesis by Subject "Caudales"
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Item Open Access Estimación de concentración de lluvia diaria y eventos hidrológicos extremos en cuencas andino-amazónicas empleando precipitación basada en satélites(Universidad Nacional Agraria La Molina, 2017) Zubieta Barragán, Ricardo; Espinoza, Jhan CarloLa precipitación concentrada durante varios días tienen un alto potencial para ocasionar erosión del suelo, deslizamientos, inestabilidad de taludes e inundaciones. En la última década, las cuencas andino-amazónicas han sido frecuentemente afectadas por eventos hidrológicos extremos tales como las intensas sequías en 2005 y 2010 e inundaciones en 2009, 2012 y 2014. Los datos de precipitación estimada por satélite empleados para la estimación de concentración de lluvia diaria pueden ser fuente alternativa en regiones donde la disponibilidad de datos de lluvia es limitada. Además, estos datos pueden ser utilizados como entrada a modelos hidrológicos distribuidos para la comprensión y evaluación de eventos hidrológicos extremos. La aplicación de estos datos satelitales en estudios hidrológicos y climáticos requiere una estricta evaluación para su uso en sistemas de previsión de eventos extremos. En este trabajo, conjuntos de precipitación estimado a partir de satélite son evaluados con respecto a datos observados (pluviómetros) en la cuenca amazónica peruana y ecuatoriana. Hasta cinco productos de precipitación deducidos de datos satelitales (TMPA V7, TMPART, CMORPH , PERSIANN y GPM-IMERG) se utilizaron como datos forzantes para la estimación del índice de concentración (IC) de lluvia diaria y simulaciones de caudales diarios usando el modelo hidrológico distribuido de grandes cuencas (MGB – IPH). Se emplearon datos de caudales diarios de hasta 20 estaciones hidrométricas provenientes del observatorio SNO-HYBAM. Los hallazgos de esta tesis sugieren que las estimaciones de precipitación de CMORPH y TMPA V7 son más fiables que los proporcionados por TRMM RT o PERSIANN en la reproducción de la variabilidad temporal de los IC. Por otro lado, los resultados de la modelización hidrológica tambien indican la utilidad de datos TMPA RT para estimar los caudales observados en regiones andino-amazónicas (cuenca del río Ucayali, en el sur de la cuenca amazónica de Perú y Ecuador). Así, la estimación de caudales empleando TMPA RT (NS - 0.82) es ligeramente mejor que con otros datos satelitales tales como TMPA V7 y GPM-IMERG (NS - 0.78).Item Open Access Modelado hidrológico distribuido de la cuenca amazónica peruana utilizando precipitación obtenida por satélite(Universidad Nacional Agraria La Molina, 2013) Zubieta Barragán, Ricardo; Espinoza, Jhan CarloLa utilización de precipitación estimada por satélite como entrada a modelos hidrológicos es una alternativa atractiva en regiones con datos limitados o falta de datos observados. Estos datos ha sido utilizados principalmente en los estudios hidrológicos de la cuenca Amazónica Brasileña. En esta tesis, la precipitación estimada por satélite fue empleada en la evaluación de un modelado lluvia - escorrentía. Tres productos de precipitación deducidos de los datos satelitales (TMPA V7, CMORPH y PERSIANN) se utilizaron como datos forzantes para las simulaciones de caudales diarios usando el modelo hidrológico de cuencas de gran escala MGB – IPH, para el período 2003-2009. Se emplearon datos de caudales diarios de 13 estaciones hidrométricas provenientes del observatorio ORE-HYBAM. Los resultados de este estudio sugieren que el producto TMPA V7 es más representativo que los otros y se puede utilizar como entrada para un modelado hidrológico lluvia-escorrentía sobre la cuenca amazónica peruana. Sin embargo, los análisis indican un efecto contrario en las subcuencas situadas entre las regiones del norte y sur de la cuenca amazónica peruana, en especial para capturar la fase y magnitud de los eventos extremos. Esto demuestra la dificultad de representar hidrogramas observados en regiones cercanas a la línea ecuatorial con precipitaciones estimadas de satélite, que se caracteriza por una débil variabilidad estacional.