Modelamiento hidrológico para el cálculo de caudales medios mensuales, aplicando el modelo determinístico – estocástico de Lutz Sholz en la cuenca Mashcon, Cajamarca, Perú

Autor: Sarazú Cotrina, Juan Jose
Jazyk: španělština
Rok vydání: 2018
Předmět:
Zdroj: Repositorio de Tesis - UNMSMUniversidad Nacional Mayor de San Marcos.
Druh dokumentu: bachelorThesis
Popis: Publicación a texto completo no autorizada por el autor
El documento digital no refiere asesor
En el Perú existe un déficit de registros hidrométricos (caudales) y estos son datos primordiales para realizar diferentes cálculos como son disponibilidad hídrica, máximas avenidas, diseño de estructuras hidráulicas, etc, para suplir este déficit de información existen muchos modelos hidrológicos llamados lluvia escorrentía, los cuales permiten determinar el escurrimiento en una cuenca mediante las características morfológicas de esta y la precipitación. De los diferentes modelos hidrológicos que existen se eligió para la presente monografía el método propuesto por el experto Lutz Scholz para la determinación de caudales promedios mensuales, con el cual quiero comprobar que tan eficiente es este método al ser aplicado a la cuenca del río Mashcon, comparando los caudales calculados con los caudales reales que fueron obtenidos de las estaciones hidrométricas. En el presente estudio se aplica el modelo de Lutz Scholz (1979-1980, -Plan Meris II) para la cuenca del río Mashcon, este modelo consta de una parte determinística para el cálculo de los caudales mensuales para el año promedio (Balance Hídrico – Modelo determinístico); y una estructura estocástica para la generación de series extendidas de caudal (Proceso markoviano – Modelo Estocástico). Este modelo además de ofrecer una metodología para la calibración de los parámetros hidrológicos, presenta una serie de expresiones empíricas regionalizadas que en teoría permiten estimar los valores de los caudales a escala mensual en cuencas sin información.
Trabajo de suficiencia profesional
Databáze: Networked Digital Library of Theses & Dissertations