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Análisis de precipitaciones por satélite mediante un modelo hidrológico en el río Coata, Puno

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dc.contributor.advisor Flores Flores, Victor Cipriano es_PE
dc.contributor.author Mamani Ventura, Julio Wilmer es_PE
dc.contributor.author Limachi Flores, Jhoel Cesar es_PE
dc.date.accessioned 2023-01-12T23:19:18Z
dc.date.available 2023-01-12T23:19:18Z
dc.date.issued 2023-01-13
dc.identifier.uri https://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/19570
dc.description.abstract El objetivo de este estudio ha sido analizar las precipitaciones obtenidas por satélite usando un modelo hidrológico semidistribuido en el río del Coata, Perú. Se evaluaron dos productos de precipitación satelital TRMM 3B42 y CHIRPS con los datos observados de las estaciones meteorológicos del SENAMHI, para la simulación se utilizo el modelo hidrológico SWAT (Soil and Water Assessment Tool) en la cuenca Coata, como insumo se utilizaron diferentes datos de entrada se tiene el uso de suelo y tipo de suelo. Para la evaluación directa se ha realizado utilizando el periodo de calibración 2000 – 2012 y validado para los periodos 2013 – 2019 como datos de entrada las precipitaciones y caudales observadas se encuentran a escala diaria. Para la evaluación de la precipitación, la información se obtuvo de punto a pixel, para ver el desempeño de los productos independientemente de que existan inconsistencias y sesgos con respecto a los datos medidos. Los resultados de la evaluación de las precipitaciones observadas y las precipitaciones satelitales se compararon en base a su capacidad predictiva de pixel a objeto considerando las grillas como muestreo para evaluar el producto de precipitación satelital, obteniendo la eficiencia de Nash-Sutcliffe (NSE) para CHIRPS. la mejor eficiencia se encuentra en la estación de Cabanillas con 0. 29 y la menor eficiencia en las estaciones Juliaca y lampa con -0.05, la eficiencia de Nash-Sutcliffe (NSE) para TRMM - 3B42 la mejor eficiencia se encuentra en la estación Pampahuta con -0.08 y la menor eficiencia se encuentra en la estación Crucero con -0.05, por lo que se puede mencionar que los productos CHIRPS sobreestiman la precipitación mientras que los productos TRMM - 3B42 subestiman la precipitación. La evaluación del modelo SWAT para la simulación de caudales diarios para los periodos de calibración y validación, las figuras muestran que los resultados muestran que los mejores rendimientos son la precipitación observada (R2 = 0.42), CHIRPS (R2 = 0.45) y TRMM-3B42 (R2) caudales. = 0.35). La mayor eficacia de Nash-Sutcliffe 0,42 para CHIRPS el resto de los valores oscilan entre 0,40 y 0,22 considerando todos estos valores como insatisfactorios. es_PE
dc.format application/pdf es_PE
dc.language.iso spa es_PE
dc.publisher Universidad Nacional del Altiplano. Repositorio Institucional - UNAP es_PE
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess es_PE
dc.rights.uri https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.es es_PE
dc.source Universidad Nacional del Altiplano es_PE
dc.source Repositorio Institucional - UNAP es_PE
dc.subject Análisis es_PE
dc.subject CHIRPS es_PE
dc.subject Modelo hidrológico es_PE
dc.subject TRMM-3B42 es_PE
dc.title Análisis de precipitaciones por satélite mediante un modelo hidrológico en el río Coata, Puno es_PE
dc.type info:eu-repo/semantics/bachelorThesis es_PE
thesis.degree.name Ingeniero Topógrafo y Agrimensor es_PE
thesis.degree.discipline Ingeniería Topográfica y Agrimensura es_PE
thesis.degree.grantor Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ciencias Agrarias es_PE
dc.type.version info:eu-repo/semantics/acceptedVersion es_PE
dc.publisher.country PE es_PE
dc.subject.ocde https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.11 es_PE
renati.advisor.orcid https://orcid.org/0000-0001-5708-0230 es_PE
renati.type https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis es_PE
renati.level https://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesional es_PE
renati.discipline 732076 es_PE
renati.juror Quispe Condori, Néstor es_PE
renati.juror Gonzales Gonzales, Victor Andres es_PE
renati.juror Calizaya Llatasi, Elmer Elio es_PE
renati.author.dni 71819360
renati.author.dni 77049573
renati.advisor.dni 01311600


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info:eu-repo/semantics/openAccess Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/openAccess

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