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Título: ”Aplicación Del Modelo Hidrológico Distribuido Tetis Para Estimar La Variabilidad Hidrológica En La Cuenca Del Río Chancay Lambayeque”
Autor(es): Tineo Pongo, Percy
Palabras clave: TETISCuencaProbabilidadPrecipitaciónCaudal
Campo OCDE: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.05.01
Fecha de publicación: 2018
Institución: Universidad César Vallejo
Resumen: El objetivo general de la tesis fue, demostrar que el Modelamiento Hidrológico Distribuido con Tetis permite estimar la variabilidad hidrológica en la cuenca del río Chancay Lambayeque, para lo cual se recopilaron registros de precipitación acumulada diaria, utilizados en el análisis gráfico – doble masa y en la generación de caudales. Se analizaron e interpretaron los resultados post calibración del modelamiento, el cual arrojó una función objetivo Nash Sutcliffe de 0.6582, con el cual se concluyó que el modelamiento realizado según Molnar (2011), fue muy bueno. La variación existente entre los caudales simulados y observados se debe al trasvase del “túnel Chotano”, el cual del análisis multianual realizado (01/01/1988 al 31/12/2013), el caudal medio diario de trasvase es de 7.88 m 3 /s, lo cual el modelo hidrológico no puede simular puesto que un proceso artificial y no natural. El diseño de la investigación fue descriptiva con propuesta, donde la población estuvo representada por las estaciones hidrometeorológicas de la red regional de Lambayeque a cargo del Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología del Perú (Dirección Zonal N° 02 – SENAMHI LAMBAYEQUE), así como las estaciones de la red del Proyecto Especial Olmos Tinajones – PEOT. Se aplicó el muestreo no probabilístico por conveniencia, donde se consideraron 12 estaciones meteorológicas de la red regional Lambayeque – SENAMHI, y 02 estaciones hidrométricas del Sistema Hidráulico Tinajones – PEOT.
Disciplina académico-profesional: Ingeniería Civil
Institución que otorga el grado o título: Universidad César Vallejo. Facultad de Ingeniería y Arquitectura
Grado o título: Ingeniero Civil
Fecha de registro: 9-may-2019



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