Estimación de concentración de lluvia diaria y eventos hidrológicos extremos en cuencas andino-amazónicas empleando precipitación basada en satélites

dc.contributor.advisorEspinoza, Jhan Carlo
dc.contributor.authorZubieta Barragán, Ricardo
dc.coverage.spatialAndeses_ES
dc.date.accessioned2018-04-02T18:58:37Z
dc.date.available2018-04-02T18:58:37Z
dc.date.issued2017
dc.description.abstractLa 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).es_ES
dc.description.sponsorshipObservatorio SNO-HYBAM, UNALM, IGP, IRD, FODECYT.es_ES
dc.description.uriTesises_ES
dc.formatapplication/pdfes_ES
dc.identifier.citationZubieta, R. (2017).==$Estimación de concentración de lluvia diaria y eventos hidrológicos extremos en cuencas andino-amazónicas empleando precipitación basada en satélites$==(Tesis para optar el grado de Doctoris Philosophiae en Recursos Hídricos). Universidad Nacional Agraria La Molina, Lima, Perú.es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12816/967
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad Nacional Agraria La Molinaes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licences/by/4.0/es_ES
dc.subjectPrecipitaciónes_ES
dc.subjectEventos extremoses_ES
dc.subjectCaudaleses_ES
dc.subjectAndeses_ES
dc.subjectAmazonases_ES
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.09es_ES
dc.titleEstimación de concentración de lluvia diaria y eventos hidrológicos extremos en cuencas andino-amazónicas empleando precipitación basada en satéliteses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises_ES
thesis.degree.disciplineRecursos hídricoses_ES
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional Agraria La Molina, Escuela de Postgradoes_ES
thesis.degree.levelDoctoradoes_ES
thesis.degree.nameDoctoris Philosophiae en Recursos Hídricoses_ES

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