Análisis de predictibilidad de un modelo hidrológico estacionario en la cuenca del Río Chillán
La cuenca del Río Chillán se extiende entre el complejo volcánico Nevados de Chillán y la estación fluviométrica Chillán en Esperanza, abarcando alrededor de 210 km² de superficie. Esta cuenca se ve afectada por la actividad volcánica, lo que ha influenciado directamente la geología de la cuenca. La...
| Autor Principal: | Ortíz Sandoval, Diego |
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| Formato: | Thesis |
| Idioma: | Spanish / Castilian |
| Publicado: |
Universidad Católica de la Santísima Concepción
2016
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| Materias: | |
| Acceso en línea: |
http://repositoriodigital.ucsc.cl/handle/25022009/902 |
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| Sumario: |
La cuenca del Río Chillán se extiende entre el complejo volcánico Nevados de Chillán y la estación fluviométrica Chillán en Esperanza, abarcando alrededor de 210 km² de superficie. Esta cuenca se ve afectada por la actividad volcánica, lo que ha influenciado directamente la geología de la cuenca. La región presenta un clima mediterráneo, lo cual implica períodos muy lluviosos en los meses de invierno y períodos de sequía frecuentes en los meses de verano.
El presente estudio tiene la finalidad de analizar la predictibilidad de un modelo hidrológico estacionario en base a datos de pronósticos de precipitación y temperatura sobre la cuenca del Río Chillán. Además se busca conocer a cuántos meses se pueden predecir caudales y el porcentaje de acierto de estas predicciones con un modelo estacionario. Para el análisis se utiliza el modelo hidrológico propuesto por Muñoz (2010) integrando la herramienta de evaluación de modelos Monte Carlo Analysis toolbox (MCAT).
El estudio en su primera etapa busca encontrar bandas de caudales simuladas que puedan representar los caudales registrados en la estación Río Chillán en Esperanza. En la segunda etapa se busca obtener porcentajes de aciertos de predicciones, para lo cual se utilizaron pronósticos del International Research Institute for Climate and Society (IRI) y bandas de incerteza de caudales simuladas con MCAT y calculadas con la metodología Generalized Likelihood Uncertainty Estimation (GLUE).
Como resultado del estudio se concluye para el modelo hidrológico y su capacidad de predecir que los mejores porcentajes de aciertos de predicciones se obtienen desde los meses que predecirán períodos de estiaje, ya que es en estos períodos las simulaciones no son influenciadas por la variabilidad de las precipitaciones. Por lo tanto se considera el modelo útil para predecir caudales medios mensuales y la planificación de recursos hídricos en una cuenca andina para el período de estiaje. |
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