Evaluación de un modelo hidrológico basado en datos para simular el escurrimiento de cuencas andinas de tamaño mediano

Evaluación de un modelo hidrológico basado en datos para simular el escurrimiento de cuencas andinas de tamaño mediano

Journal

  • Journal title: MASKANA
  • ISSN: 1390-6143 (print) 2477-8893 (online)
  • Publisher: Universidad de Cuenca
  • Country of publisher: ecuador
  • Date added to EuroPub: 2019/May/15

Subject and more

  • LCC Subject Category: Engineering, Humanities, Social Sciences, Science
  • Publisher's keywords: Minería de datos, modelo hidrológico basado en datos, calibración, validación, evaluación multi-objetivo, análisis secuencial
  • Language of fulltext: spanish, castilian, english
  • Full-text formats available: PDF

AUTHORS

    Rolando Célleri, Patrick Willems, Jan Feyen

EDITORIAL INFORMATION

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ABSTRACT

El modelo conceptual agregado VHM, basado en una técnica de minería de datos y capaz de adaptar su estructura a distintos grados de complejidad usando entre 5 y 15 parámetros, fue implementado en dos cuencas andinas del Sur del Ecuador de 300 y 1260 km2 usando series de tiempo de lluvia y caudal. Este artículo detalla el procedimiento seguido para identificar la estructura del modelo, realizar su calibración y validación, así como el enfoque multi-objetivo utilizado para evaluar el desempeño del modelo y sus componentes. Para incrementar la información existente en las series de caudal, éstas fueron divididas en series de tiempo de subflujos de caudales rápidos, intermedios y base, y las nuevas series fueron discretizadas en eventos independientes de caudales altos y bajos. Se encontró que la estructura del modelo compuesta solamente por un módulo para almacenamiento de agua en el suelo, flujos rápidos y flujos lentos fue capaz de modelar el balance agua y los caudales de las dos cuencas con una precisión aceptable. Se identificó que un valor bajo de la capacidad de almacenamiento del suelo facilita la calibración del modelo (identificación de sus parámetros) pero no da una garantía para mejorar el desempeño del modelo. El estudio reveló también que las estructuras más simples del modelo reducen fuertemente el riesgo de sobre parametrización del modelo y su incertidumbre asociada.

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