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Predicción de caudales en la cuenca del Machángara

By Nestor Daniel Quito Torres

Abstract

La dependencia por el agua en todas las actividades diarias alrededor del mundo ha generado el deseo de saber cuánta lluvia y caudal puede existir en un lugar determinado. En este estudio se presenta un modelo de predicción de lluvia y caudal para la microcuenca del Labrado y Chanlud. Se determinó tres variables climáticas que más influencia tienen con la lluvia de las dos microcuencas a través de una matriz de correlación. Luego de tener las tres variables climáticas se procedió a realizar dos metodologías para la predicción de la lluvia a través de un modelo ARIMA y de redes neuronales artificiales (RNAs). En el sistema ARIMA se planteó solo un modelo con la lluvia como variable de entrada y en las redes neuronales se generó 16 modelos para cada zona. Las variables de entrada en las RNAs fueron los tres predictores potenciales y la lluvia de cada microcuenca. Las RNAs fueron las seleccionadas para la predicción de lluvia en cada microcuencaa través de parámetros estadísticos como: el error cuadrático medio, error absoluto medio y del coeficiente de Nash-Sutcliffe. La lluvia pronosticada se utilizó en la predicción del caudal. Se plantearon dos metodologías; la primera metodología es las RNAs y el otro fue un modelo hibrido que combina el método ARIMA y las RNAs. Se seleccionó al mejor modelo a través de parámetros estadísticos anteriormente mencionados.The dependence on water in all daily activities around the world has generated a desire to know how much rain and streamflow can exist in a particular place. In this study occurs a model for forecast rain and streamflow in the basin of Labrado and Chanlud. It was determined three climatic variables that most influence has with rain of the two basins through a correlation matrix.After having three climatic variables proceed to make two methodologies for predicting rain through an ARIMA model and artificial neural networks (RNAs). In the system ARIMA only was proposed one model with the rainas input variable and in the neural networks was generated 16 models for each zone.The input variables in the RNAs were the three potential predictors and the rain of each basin.The RNAs were selected for the prediction of rain in each basin through statistical parameters such as:mean square error, mean absolute errorandNash-Sutcliffecoefficient. The predicted rain was used in predicting streamflow.Two methodologies were raised; the first method is the RNAs and the other was a hybrid model that combines the ARIMA method and RNAs. We selected the best model through statistical parameters mentioned above.Ingeniero AmbientalCuenc

Topics: LLUVIA, CAUDALES, RNAS, ARIMA, VARIABLES CLIMATICAS, PREDICCION CLIMATICA, RIO MACHANGARA, CUENCA
Year: 2015
OAI identifier: oai:localhost:123456789/21861

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