Identificación de los parámetros del modelo del número de curva y su incertidumbre mensual en la cuenca alta del río Bogotá

Autor: Corredor Rivera, Jorge Luis, Peñaranda Vélez, Víctor Manuel
Jazyk: Spanish; Castilian
Rok vydání: 2012
Předmět:
Zdroj: Ciencia e Ingeniería Neogranadina, Volume: 22, Issue: 1, Pages: 75-93, Published: JAN 2012
Ciencia e Ingenieria Neogranadina; Vol. 22 No. 1 (2012); 75-93
Ciencia e Ingeniería Neogranadina; Vol. 22 Núm. 1 (2012); 75-93
Ciencia e Ingeniería Neogranadina; v. 22 n. 1 (2012); 75-93
ISSN: 1909-7735
0124-8170
Popis: RESUMEN Los estudios hidroclimatológicos implican manejar grandes volúmenes de información que pueden presentar interrupciones en la longitud de sus periodos de registro, datos anómalos, datos inconsistentes o errores en la transcripción de los datos en bases informáticas. Así mismo, la red hidroclimatológica no necesariamente presenta la mejor distribución en una región determinada. Además, existen zonas en donde no hay estaciones que permitan una interpretación local de la variación temporal y espacial de las variables climatológicas. Por lo anterior, es necesario acudir a técnicas de exploración de la información para encontrar las series que representen de la mejor manera, el comportamiento de una variable determinada para su aplicación en los procesos de modelación que sean necesarios. En este documento se presenta el alcance de una investigación en el campo de la modelación hidrológica, cuyo eje es la búsqueda para identificar los parámetros del modelo del número de curva y desarrollar un análisis de incertidumbre bajo el marco metodológico Generalized Likelihood Uncertainty Estimation (Glue), con el propósito final de establecer los niveles de incertidumbre en los protocolos de modelación lluvia-escorrentía mensual sobre sistemas de cuenca con información escasa. Para desarrollar esta investigación, se seleccionó la cuenca alta del río Bogotá como sistema hidrológico de exploración, dado que cuenta con información hidrológica y climatológica suficiente y adecuada para implementar el modelo y el seguimiento de la metodología Glue. Los resultados preliminares mostraron algunas dificultades del modelo para identificar algunos de sus parámetros. Sin embargo, la inclusión de un nuevo término en la base formal del modelo permitió visualizar la posibilidad de describir la dinámica de los sistemas de flujo de agua subterránea con la descripción del tipo, uso y cobertura del suelo con base en la selección rigurosa y adecuada del número de curva. ABSTRACT Hydro-meteorological studies involve large data volumes that may have disruptions related to length of their record periods, wrong data, inconsistent data, or data transcription errors to be included in databases. Likewise a hydro-meteorological network not necessarily offers the best arrangement in a given region. There are also areas where there is not any station to give a local interpretation about time and spatial variation of meteorological variables. Therefore, it is required to have information exploration techniques in order to find series representing the behavior of a particular variable for its application by modeling processes, if required. This article reports a research scope of hydrologic modeling focused upon an identification of parameters of a curve number model and a development of an uncertainty analysis following the methodological standard Generalized Likelihood Uncertainty Estimation Glue) in order to establish the uncertainty levels of monthly rainfall-runoff modeling protocols upon hydrologic systems based on scarce information. To develop this research, Bogotá upper basin has been selected as the hydrologic system for exploration having enough and adjusted information to implement hydro-meteorological models and the Glue. Preliminary results exhibit some issues to identify other relevant parameters; however, inclusion of a new variable in the standard model illustrates the possibility to explain the groundwater systems related to description of type, usage and land cover based on a strict and convenient curve number selection.
Databáze: OpenAIRE
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