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Title: Desarrollo de modelos regionales para estimar el caudal ecológico referencial de la cuenca del rio Ramis
Advisor(s): Belizario Quispe, German
Issue Date: 13-Jan-2020
Institution: Universidad Nacional del Altiplano. Repositorio Institucional - UNAP
Abstract: La información hidrológica de caudales, no siempre está disponible en tiempo y espacio por lo que la regionalización puede suplir la falta de información en cuencas no aforadas. El objetivo de la investigación fue desarrollar modelos regionales para estimar el caudal ecológico en la cuenca Ramis. Para este fin, se utilizó datos de caudales medios mensuales y parámetros morfométricos (área, pendiente media y altitud media de la cuenca, longitud del río principal, pendiente media y altitud media del río principal). La consistencia (saltos y tendencias) de la información hidrológica fue evaluada mediante el programa TREND, mientras que la metodología para estimar el caudal ecológico fue determinada mediante el método hidrológico en los puntos de estaciones hidrológicas. Para los modelos regionales se utilizaron ecuaciones de regresión potencial, con variables independientes que fueron las características morfométricas de las cuencas en estudio y como variable dependiente el caudal ecológico. El desempeño de modelos se evaluó mediante las medidas de bondad de ajuste tales como la eficiencia de Nash-Sutcliffe (NSE), coeficiente de determinación (R2), y raíz del error cuadrático medio (RMSE). Como resultado, se establecieron 06 modelos regionales para estimar el caudal ecológico, y en términos de error (RMSE), se seleccionaron 03 modelos regionales, siendo 02 en función de una variable independiente (Qe: f(Área) y Qe: f(Lrp)) y 01 modelo en función de dos variables independientes (Qe: f(A+Lrp)), siendo las variables explicativas el área de la cuenca y la longitud del río principal.
Discipline: Ingeniería Agrícola
Grade or title grantor: Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Agrícola
Grade or title: Ingeniero Agrícola
Register date: 5-Oct-2020



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