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Title: Análisis comparativo de los modelos hidrológicos semidistribuidos gr4j, socont y hbv aplicados al pronóstico de caudales diarios en la cuenca del Río Jequetepeque
OCDE field: http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.01.02
Issue Date: 28-Jun-2024
Institution: Universidad Nacional de Cajamarca
Abstract: El objetivo de la presente investigación fue realizar el análisis de los modelos hidrológicos semidistribuidos GR4J, SOCONT y HBV aplicados al pronóstico de caudales diarios en la cuenca del río Jequetepeque. Los resultados indican que el área de la cuenca en estudio (media y alta) es de 3290.28 km2 con un cauce principal de 162.682 km, con una altitud media de la cuenca de 2,320.37 msnm. Los parámetros de relieve revelan que la pendiente del cauce es suave (8.51%), mientras que la pendiente media de la cuenca (media y alta) es del 12.933% que lo denomina como fuertemente inclinada. Para el modelo semidistribuido GR4J se obtuvo un valor de Nash-Sutcliffe de 0.829 en la etapa de calibración y de 0.777 en la validación; para el modelo semidistribuido SOCONT se obtuvo un valor de Nash-Sutcliffe de 0.562 en la etapa de calibración y de 0.564 en la validación, mientras que para el modelo HBV se obtuvo un valor de Nash-Sutcliffe de 0.819 en la etapa de calibración y de 0.810 en la validación. El ajuste de los modelos en las etapas de calibración y validación es mayor a 0.8 que indica que más del 80% de los caudales diarios pueden ser predichos por los modelos hidrológicos a excepción del modelo SOCONT que obtuvo valores muy bajos con un ajuste no aceptable para la predicción de caudales. Las simulaciones mostraron que el modelo hidrológico HBV fue el más eficiente, lo que indica un buen ajuste entre los caudales observados y simulados. Este modelo obtuvo también un alto desempeño en las etapas de calibración y validación, con indicadores de eficiencia cercanos al valor óptimo. Por lo tanto, se concluye que el modelo HBV es el más eficiente para modelar el caudal del río Jequetepeque.
Discipline: Ingeniería Forestal
Grade or title grantor: Universidad Nacional de Cajamarca. Facultad de Ciencias Agrarias
Grade or title: Ingeniero Forestal
Juror: Alva Plasencia, Edín Edgardo; Sangay Martos, Nehemias Honorio; Roncal Briones, Walter Ricardo
Register date: 1-Aug-2024



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