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dc.contributor.advisorLavado-Casimiro, Waldo
dc.contributor.advisorFelipe-Obando, Oscar
dc.contributor.authorGutierrez Lope, Leonardo
dc.contributor.authorLavado-Casimiro, W.
dc.contributor.authorFelipe-Obando, Oscar
dc.date.accessioned2022-03-04T23:17:40Z
dc.date.available2022-03-04T23:17:40Z
dc.date.issued2022-05
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12542/1785
dc.description.abstractLos hidrogramas de inundación de alta resolución temporal son empleados para el diseño de estructuras hidráulicas, operación de embalses, análisis de máximas avenidas, identificación de riesgos ante movimientos de masa y sistemas de alerta temprana ante inundaciones. Esta información es obtenida normalmente mediante modelizaciones hidrológicas complejas que relacionan la precipitación y la escorrentía. Es esta investigación, se propone un método para combinar un modelo de red neuronal artificial (ANN) para la estimación de caudales pico instantáneos y el método índice de pendiente del hidrograma de volumen unitario (SIUVFH) para la desagregación de caudales promedio diarios en caudales a escala horaria. Este último método se basa en la correlación entre el caudal pico del evento de inundación y el índice de pendiente, obtenido a partir de la diferencia entre el caudal pico diario de inundación y el caudal promedio diario de días previos al pico de inundación. Esta relación determinará la selección del hidrograma unitario de inundación que será reescalado con el volumen del hidrograma diario de inundación, por ello, esta relación será optimizada mediante la obtención del caudal pico del evento de inundación a partir de modelos de redes neuronales artificiales. La construcción del modelo de ANN, requirió de caudales promedio diarios y precipitación promedio areal durante el día pico y días adyacentes a ese día, además de parámetros geomorfológicos de la cuenca hidrográfica. La estructura óptima de ANN se determinó mediante la optimización de Adam, encontrando un alto rendimiento respecto a los métodos empíricos, según el estadístico del coeficiente de determinación de 0.96, respecto a los datos observados de los hidrogramas horarios de referencia y una raíz del error cuadrático medio de 82.3 m3/s para los datos de validación. La aplicación del caudal pico basado en ANN y la desagregación de caudales con el método de SIUVFH nos proporcionó información de caudales horarios desagregados en las 55 unidades hidrográficas de la vertiente del Pacífico.es_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherServicio Nacional de Meteorología e Hidrología del Perúes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Estados Unidos de América*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.sourceRepositorio Institucional - SENAMHIes_PE
dc.sourceServicio Nacional de Meteorología e Hidrología del Perúes_PE
dc.subjectInundacioneses_PE
dc.subjectPISCOes_PE
dc.subjectEscorrentíaes_PE
dc.subjectPrecipitaciónes_PE
dc.subjectCaudales_PE
dc.titleEstimación de hidrogramas horarios de caudales en la vertiente del pacífico, estudio finales_PE
dc.typeinfo:pe-repo/semantics/technicalDocumentationes_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.11es_PE
dc.publisher.countryPEes_PE


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