Modelación de caudales subterráneos en la subcuenca del rio Pariac, estación Pariac
Tipo de material: TextoIdioma: Español Detalles de publicación: Huaraz : Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo. Facultad de 2015Descripción: h,91 Gráficos, tablas 30cmTema(s): MODELOS MATEMÁTICOS | CAUDALES RECESIVOS | COEFICIENTES DE AGOTAMIENTORecursos en línea: Haga clic para acceso en líneaTipo de ítem | Biblioteca actual | Signatura | Estado | Fecha de vencimiento | Código de barras |
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Tesis Maestria | Biblioteca Central - UNASAM | IRH 2015 0003 (Navegar estantería(Abre debajo)) | Disponible | BCEPGIRH0003 |
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Tesis (Maestro en Ciencias) Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo. Escuela de Post Grado. Mención en Ingeniería deRecursos Hídricosl, IRH,2015
Bibliografía: h,89
I. Introducción -- II. Marco teórico -- III. Metodología -- IV. Resultados -- V. Discusión -- VI. Conclusiones -- VII. Recomendaciones.
Ante la necesidad de cuantificar y almacenar el agua en épocas húmedas para su utilización en periodos de estiaje, es importante utilizar el modelamiento de caudales recesivos, que son instrumentos de análisis para estimar caudales de este tipo. El presente estudio tuvo como finalidad la estimación de los caudales recesivos provenientes de aguas subterráneas de la sub cuenca del río Pariac, Huaraz. Se analizaron tres modelos matemáticos de estimación de caudales recesivos, con el fin de determinar cuál de ellos obtiene los mejores resultados, de los cuales dos fueron exponenciales y uno potencial. Esto se realizó a través del análisis de 19 crecidas ocurridas entre los años 1997-2012, en donde se consideró el aporte exclusivo de las aguas subterráneas a partir del segundo punto de quiebre de la curva de bajada del hidrograma. La evaluación de los resultados se realizó a través de las predicciones de cada modelo, cuyos valores se contrastaron con los observados, utilizando para ello el coeficiente de determinación, error estándar de estimación y coeficiente de correlación. Finalmente, de los tres modelos analizados, los resultados obtenidos demuestran que el modelo exponencial 2 es el que presenta las mejores estimaciones
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