Examinando por Autor "Lazaro Huarsaya, Zheyla Damaris"

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    Thesis
    Evaluación del desempeño de los modelos hidrológicos WEAP y SWAT en la cuenca del río Ramis
    Lazaro Huarsaya, Zheyla Damaris; Flores Flores, Víctor Cipriano , 2025-11-07 - (Universidad Nacional del Altiplano. Repositorio Institucional - UNAP)
    La investigación se enfocó en estudio de la variabilidad climática retos relevantes para la ingeniería hidráulica. Se desarrolló bajo un enfoque cuantitativo, básico aplicado, no experimental, basado en el análisis numérico, estadístico y comparativo de datos reales. El problema central abordado fue evaluar el desempeño diferencial de los modelos hidrológicos WEAP y SWAT tras su calibración y validación, dado que la selección acertada de estos modelos impacta directamente en la planificación y administración hídrica de la zona. El objetivo principal consistió en evaluar el desempeño de los modelos WEAP y SWAT mediante procesos rigurosos de calibración y validación, con el fin de determinar las similitudes, diferencias y efectos de los parámetros calibrados en sus simulaciones de caudales. Para ello, se plantearon objetivos específicos que incluyeron la comparación de resultados en precisión y la evaluación del proceso de ajuste utilizando datos históricos de caudales de la cuenca del río Ramis. La metodología aplicó ambos modelos en la cuenca, calibrando y validando con series temporales a escalas diarias y mensuales, evaluando el ajuste mediante indicadores estadísticos esenciales como NSE, RMSE, PBIAS y KGE. Los resultados evidenciaron que SWAT logró mejores valores de r² (0.83 diario, 0.87 mensual), menor RMSE (36.08 diario, 28.34 mensual), y menor sesgo negativo en PBIAS (cerca de -9.5%), mientras WEAP mostró valores más bajos en r² (0.67 diario, 0.74 mensual), mayores errores y sesgo positivo considerable, denotando sobreestimación de caudales. Finalmente, se concluyó que SWAT ofrece mayor fiabilidad para simulaciones hidrológicas operativas en esta cuenca, mientras WEAP requiere calibración más precisa para corregir su tendencia a sobreestimar.