Title: Evaluación del desempeño de datos de reanálisis ERA5 en el modelado hidrológico mensual del río Ramis
Advisor(s): https://orcid.org/0000-0001-7694-7549
OCDE field: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.11
Issue Date: 21-May-2024
Institution: Universidad Nacional del Altiplano. Repositorio Institucional - UNAP
Abstract: La investigación tiene como objetivo evaluar el desempeño de datos de reanálisis ERA5 en el modelado hidrológico mensual del Río Ramis, la metodología de la cuenca del Rio Ramis ubicada en el departamento de Puno es de tipo no experimental, cuantitativo y descriptivo, el método fue la recopilación de información del Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología del Perú (SENAMHI) y del Centro Europeo de Predicción Meteorológica a Medio Plazo (ERA5), empleando el modelo hidrológico GR2M para la simulación de caudales, evaluando su eficiencia mediante Nash Suftcliffe (NSE), el Coeficiente de correlación (r), el Sesgo relativo (BIAS) y la Raíz de error medio cuadrático (RMSE). Los resultados indican que el modelo GR2M con datos del SENAMHI en el indicador “NSE” es 0.90 para la calibración, y 0.85 para la validación, con datos de ERA5 el “NSE” es 0.79 para la calibración, y 0.69 para la validación, el indicador “r” es 0.94 para la calibración, y 0.92 para la validación, con datos de ERA5 el “r” es 0.90 para la calibración, y 0.89 para la validación, el indicador “PBIAS” es -4.43 para la calibración, y 0.57 para la validación, con datos de ERA5 el “PBIAS” es -10.26 para la calibración, y -33.28 para la validación, el indicador “RMSE” es 5.41 para la calibración, y 6.07 para la validación, con datos de ERA5 el “RMSE” es 7.06 para la calibración, y 8.79 para la validación. Las conclusiones indican que el modelo hidrológico GR2M con los datos del SENAMHI y ERA5 para simular caudales mensuales de la cuenca del Rio Ramis mediante los parámetros de eficiencia en el modelo según “NSE” presenta un muy buen ajuste y desempeño, según “r” presenta una fuerte correlación, según “PBIAS” presenta una sobrestimación, pero es aceptable, según “RMSE” presenta un buen ajuste y aceptable a los datos observados.
Discipline: Ingeniería Agrícola
Grade or title grantor: Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Agrícola
Grade or title: Ingeniero Agrícola
Juror: Cieza Coronel, Lorenzo Gabriel; Huaquisto Ramos, Edilberto; Laqui Vilca, Yony Angel
Register date: 17-May-2024