G. Facultad de Ingeniería Forestal
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La Facultad de Ingeniería Forestal de la Universidad del Tolima, es una dependencia adscrita a la Vicerrectoría Académica, creada por el Acuerdo No. 005 del 5 de junio de 1961 emanado del Consejo Superior del a Universidad del Tolima.
Cuenta con los programas en pregrado: Ingeniería Forestal, en posgrado: Especialización en Gestión y Evaluación de Impacto Ambiental; Maestría en Planificación y Manejo Ambiental de Cuencas Hidrográficas y Doctorado en Planificación y Manejo Ambiental de Cuencas Hidrográficas.
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Examinando G. Facultad de Ingeniería Forestal por Autor "Arías Castañeda, Juan Guillermo"
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- PublicaciónAcceso abiertoModelación hidrológica distribuida en cuencas andinas poco instrumentadas mediante la aplicación de técnicas de regionalización de parámetros hidrológicos(Ibagué : Universidad del Tolima, 2016, 2016) Arías Castañeda, Juan GuillermoEl presente trabajo presenta un enfoque de regionalización de parámetros hidrológicos en cuencas andinas, para lo cual se delimitaron siete unidades hidrográficas, con puntos de cierre en las estaciones hidrométricas Montezuma (Código IDEAM: 21217180), San Vicente (Código IDEAM: 21217220), Puente La Bolívar (Código IDEAM: 21217280), Puente Luisa (Código IDEAM: 21217140), Puente Carretera (Código IDEAM: 21217120), El Carmen (Código IDEAM: 21217200), y Payande (Código IDEAM: 21217070), todas ellas ubicadas en la Cuenca Mayor del Rio Coello en el departamento del Tolima, Colombia. Los parámetros regionalizados corresponden a los parámetros del modelo hidrológico distribuido TETIS, que es un modelo de tipo conceptual, físicamente basado, que intenta reproducir la fase terrestre del ciclo hidrológico a través de la interconexión de seis tanques de almacenamiento acoplados entre sí, y que determinan el comportamiento de los flujos de respuesta rápida y lenta en la cuenca hidrográfica, al ser de tipo distribuido, espacializa el balance hídrico modelado en una grilla de resolución previamente definida por el modelador, lo cual permite conocer el estado del balance en cualquier lugar de la cuenca. Se realizó un pre procesamiento y análisis de consistencia de la información hidrometeorológica oficial disponible, definiendo el intervalo comprendido entre el año 1996 al año 2005 como periodo de calibración y de transferencia de parámetros. De igual forma se definieron periodos de validación temporal para cada una de las estaciones entre los años 2002 a 2007. Se calibraron las diferentes unidades hidrológicas en los periodos definidos para cada una, y la calibración no se enfocó en la representación del hidrograma, sino que se generaron curvas de duración de caudales observada y simulada, ya que el comportamiento del modelo y la representación de los fenómenos en cuanto a distribución temporal fue aceptable, por lo cual se recurrió a observar el comportamiento del mismo en la distribución de frecuencias de los caudales. En dichas curvas se observó que el modelo representa muy bien los caudales inferiores al caudal medio observado, y que en los caudales más altos que se presentan con una probabilidad de excedencia de menos del 30%, las curvas varían en su tendencia. Cada uno de los conjuntos de parámetros calibrados en cada una de las unidades hidrográficas, se transfirió para los periodos de calibración y validación en las demás estaciones, calculando los indicadores de eficiencia, en los hidrogramas generados, y para las curvas de duración de caudales en las probabilidades de ocurrencia menores al Q50 y al Qmedio. El mejor comportamiento de los índices de eficiencia se presentó en las curvas de duración de caudales en las probabilidades de ocurrencia menores al Qmedio, por lo cual el análisis de regionalización se centró sobre esta zona de cada curva de duración de caudales. El Índice de Nash – Sutcliffe representa una mejor confiabilidad, debido a que con él, se están teniendo en cuenta los errores por sobre o sub estimación de los caudales, mientras que con el error cuadrático medio (RMSE), y el error en volumen, los errores por sobre y sub estimación pueden llegar a ser compensados. Se definieron 29 posibles índices de similaridad correspondientes a características físicas, climáticas y de caudal de la cuenca, una vez fueron realizadas las transferencias de parámetros, fueron depurados mediante el cálculo las correlaciones de Pearson (lineal) y Spearman (No lineal). Por último se estructuró el vector condicionante para los valores de los índices de eficiencia, con lo cual se obtuvo el árbol de clasificación para los mismos, logrando así definir la estructura lógica para concluir que dos cuencas presentan nivel de similaridad 1 o nivel de similaridad 2. Palabras clave: modelación hidrológica distribuida, Modelo hidrológico TETIS, regionalización de parámetros hidrológicos, modelación TETIS en Colombia.