Hydrological modeling based on the KNN algorithm: An application for the forecast of daily flows of the Ramis river, Peru

The forecast of river stream flows is of significant importance for the development of early warning systems. Artificial intelligence algorithms have proven to be an effective tool in hydrological modeling data-driven, since they allow establishing relationships between input and output data of a watershed and thus make decisions data-driven. This article investigates the applicability of the k-nearest neighbor (KNN) algorithm for forecasting the mean daily flows of the Ramis river, at the Ramis hydrometric station. As input to the KNN machine learning algorithm, we used a data set of mean basin precipitation and mean daily flow from hydrometeorological stations with various lags. The performance of the KNN algorithm was quantitatively evaluated with hydrological ability metrics such as mean absolute percentage error (MAPE), anomaly correlation coefficient (ACC), Nash-Sutcliffe efficiency (NSE), Kling-Gupta efficiency (KGE') and the spectral angle (SA). The results for forecasting the flows of the Ramis river with the k-nearest neighbor machine learning algorithm reached high levels of reliability with flow lags of one and two days and precipitation with three days. The algorithm used is simple but robust to make short-term flow forecasts and can be integrated as an alternative to strengthen the daily hydrological forecast of the Ramis river

Análisis de frecuencia regional de las precipitaciones máximas en la región hidrográfica del Titicaca

El presente trabajo de investigación titulado “ANÁLISIS DE FRECUENCIA REGIONAL DE LAS PRECIPITACIONES MÁXIMAS EN LA REGIÓN HIDROGRÁFICA DEL TITICACA”, se realizó en el altiplano Peruano, ubicado entre los Departamentos de Puno y Tacna, con el objetivo de desarrollar modelos regionales de precipitaciones máximas diarias, aplicado al problema de la estimación de precipitaciones en zonas sin información, cuyos resultados serán empleados en proyectos que requieren este tipo de información, generalmente para el diseño de obras hidráulicas. La información meteorológica, corresponde al Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología con un periodo de registro de 1956 - 2014 y la metodología a utilizar consistió en identificar regiones homogéneas cuyos métodos usados se refieren a técnicas multivariadas jerárquicas y momentos-L, dividiendo el área de estudio en tres regiones homogéneas sobre la base de los estadísticos de medida central y variación de la precipitación total mensual. Para el análisis probabilístico se utilizaron las distribuciones teórica; generalizada de valores extremos, Pearson tipo III, logística generalizada, normal generalizada y Pareto generalizada, de donde las seleccionadas fueron generalizada de valores extremos (región norte), normal generalizada (región centro) y Pearson tipo III (región sur). Finalmente a partir de la distribución seleccionada para cada región homogénea, se estimaron los cuantiles adimensionales y relativamente se establecieron 09 modelos regionales para diferentes periodos de retorno.Tesi

Análisis de frecuencia regional de las precipitaciones máximas en la región hidrográfica del Titicaca

TesisEl presente trabajo de investigación titulado “ANÁLISIS DE FRECUENCIA REGIONAL DE LAS PRECIPITACIONES MÁXIMAS EN LA REGIÓN HIDROGRÁFICA DEL TITICACA”, se realizó en el altiplano Peruano, ubicado entre los Departamentos de Puno y Tacna, con el objetivo de desarrollar modelos regionales de precipitaciones máximas diarias, aplicado al problema de la estimación de precipitaciones en zonas sin información, cuyos resultados serán empleados en proyectos que requieren este tipo de información, generalmente para el diseño de obras hidráulicas. La información meteorológica, corresponde al Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología con un periodo de registro de 1956 - 2014 y la metodología a utilizar consistió en identificar regiones homogéneas cuyos métodos usados se refieren a técnicas multivariadas jerárquicas y momentos-L, dividiendo el área de estudio en tres regiones homogéneas sobre la base de los estadísticos de medida central y variación de la precipitación total mensual. Para el análisis probabilístico se utilizaron las distribuciones teórica; generalizada de valores extremos, Pearson tipo III, logística generalizada, normal generalizada y Pareto generalizada, de donde las seleccionadas fueron generalizada de valores extremos (región norte), normal generalizada (región centro) y Pearson tipo III (región sur). Finalmente a partir de la distribución seleccionada para cada región homogénea, se estimaron los cuantiles adimensionales y relativamente se establecieron 09 modelos regionales para diferentes periodos de retorno

Análisis regional de frecuencia para la estimación de caudales máximos en la cuenca amazónica del Perú

TesisLa estimación del caudal de diseño en cuencas no instrumentadas para la planeación hidráulica, es un problema habitual en hidrología. La poca densidad de estaciones hidrométricas y la reducida longitud de series hidrológicas hacen que los profesionales utilicen metodologías no apropiadas para generar información en sitios sin registro. El análisis regional de frecuencia justifica su aplicación para estimar variables ambientales en sitios con o sin registro, reduciendo de esta manera los efectos que podrían generarse en el planeamiento hidráulico. El objetivo de la investigación fue realizar el análisis regional de frecuencia para la estimación de caudales máximos en la cuenca amazónica del Perú. El conjunto de datos utilizados, fueron mediciones de caudales máximos diarios recolectados de 10 estaciones hidrométricas, las mismas que se encuentran dentro del área de estudio. La metodología consistió en la regionalización de la curva de crecimiento para la estimación de cuantiles de caudales máximos instantáneos, así como la regionalización del índice de avenida a partir de parámetros morfoclimáticos. Los resultados, evidencian la identificación de tres regiones homogéneas determinadas mediante un proceso mixto, entre el algoritmo de Ward, una técnica para la reasignación de los elementos y la medida de heterogeneidad. Dos regiones (región 2 y 3) fueron excluidas del análisis por estar formado con una reducida cantidad de estaciones hidrométricas. Así entonces, la función de distribución valor extremo generalizado demostró adecuarse mejor a los datos de los sitios de la región 1, determinando de esta manera la curva de crecimiento regional. Por otro lado, el índice de avenida demostró estar en función del área de la cuenca, pues fue la variable independiente más significativa para la transferencia de información hidrológica. Se concluye que la curva de crecimiento regional junto con el índice de avenida puede ser utilizada de manera confiable para estimar los caudales máximos instantáneos para diferentes periodos de retorno en la cuenca amazónica del Perú. Estos hallazgos pueden brindar apoyo técnico a las instituciones públicas y privadas que están involucrados en la gestión ambiental, la gestión del riesgo de desastres, el control de inundaciones y el planeamiento hidráulico

Regionalizacion de caudales mensuales en la región hidrográfica del Titicaca Puno Perú

ABSTRACT This research was conducted in the Hydrographic Region Titicaca, Peru. The main objective was to develop regional models of average monthly flows and persistence of the main rivers, applied to the problem of estimation of flows in basins without hydrometric registration. The climatic and physiographic characteristics of the basins under study were taken as independent variables and the mean monthly flows and persistence as a dependent variable. The methodology to identify homogeneous hydrological regions was made through the techniques of Ward and L-Moments. The regional equations were determined using potential regression models, the explanatory variables being the basin area and the length of the main river. The Nash-Sutcliffe (NSE) efficiency indicators and the root mean square error (RMSE) were used to assess the statistical significance of the regional models. The proposed regional equations show a good performance and estimate the observed flows. Key words: Ward Method, L-moments, regionalization, potential regression. RESUMEN La presente investigación se realizó en la Región Hidrográfica del Titicaca, Perú. El objetivo principal fue desarrollar modelos regionales de caudales medios mensuales y de persistencia de los principales ríos, aplicado a la problemática de la estimación de caudales en cuencas sin registro hidrométrico. Se tomaron como variables independientes las características climáticas y fisiográficas de las cuencas en estudio y como variable dependiente los caudales medios mensuales y de persistencia. La metodología para identificar regiones hidrológicas homogéneas fueron realizados a través de las técnicas de Ward y Momentos-L. Las ecuaciones regionales se determinaron utilizando modelos de regresión potencial, siendo las variables explicativas el área de la cuenca y la longitud del río principal. Para la evaluación de la significancia estadística de los modelos regionales se utilizó los indicadores de eficiencia de Nash-Sutcliffe (NSE) y la raíz del error cuadrático medio (RMSE). Las ecuaciones regionales propuestas muestran un buen desempeño y estiman los caudales observados. Palabras clave: Método de Ward, Momentos - L, regionalización, regresión potencial.

Modelación hidrológica semidistribuida en la región hidrográfica del Titicaca: caso de estudio cuenca del río Ramis, Perú

La presente investigación se realizó en la cuenca del río Ramis, ubicado en la región hidrográfica del Titicaca, Perú, con el objetivo de calibrar y validar el modelo hidrológico Sacramento (SAC-SMA) desde un enfoque semidistribuido. La información hidrometeorológica utilizada de precipitación pluvial, temperatura y caudal, corresponden a una serie de registro 2005 – 2016. La metodología de interpolación espacial de datos meteorológicos en la estación virtual, fue estimada mediante el procedimiento de Shepard y la evapotranspiración potencial por el modelo de Turc, estas metodologías vienen incorporados en la plataforma RS-MINERVE y son estimaciones automatizadas. La fase de calibración y validación del modelo, se realizó de forma aleatoria con el 70% y 30% del total de datos respectivamente. La evaluación estadística de eficiencia y error fueron medidos a través del coeficiente de Nash, coeficiente de Nash para valores del logaritmo y raíz del error medio cuadrático relativo. Los resultados son satisfactorios y se afirma que las salidas del modelo hidrológico representan adecuadamente los caudales de avenida y estiaje, constituyéndose como una alternativa para el fortalecimiento del pronóstico hidrológico a paso de tiempo diario del rio Ramis.The present research was held in the basin of the river Ramis, located in the hydrographic region of Titicaca, Peru, with the objective of calibrating and validating the Sacramento hydrological model (SAC-SMA) from a semi-distributed approach. The hydrometeorological information used for rainfall, temperature and flow, correspond to a series of records 2005 - 2016. The methodology of spatial interpolation of meteorological data in the virtual station was estimated using the Shepard procedure and potential evapotranspiration by the model Turc, these methodologies are incorporated in the RSMINERVE platform and are automated estimates. The calibration and validation phase of the model was performed randomly with 70% and 30% of the total data respectively. The statistical evaluation of efficiency and error were measured by the Nash coefficient, Nash coefficient for logarithm values and root mean square error. The results are satisfactory and it is stated that the outputs of the hydrological model adequately represent the flows of avenue and drought, constituting as an alternative for the strengthening of the hydrological forecast at the daily time step of the river Ramis

Pronóstico de caudales medios mensuales del rio ilave usando modelos de redes neuronales artificiales

ResumenLa presente investigación se realizó en la cuenca del río Ilave, ubicado dentro de la región Hidrográfica del Titicaca (Perú), teniendo como objetivo pronosticar los caudales medios mensuales del rio Ilave usando Modelos de Redes Neuronales Artificiales, aplicado al problema del pronóstico mensual de esta variable, cuyo resultado puede emplearse en la planificación y gestión de los recursos hídricos en cuencas hidrográficas. La información hidrometeorológica utilizada, corresponde al Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología con un periodo de registro de 1965 al 2007, de donde se plantearon 06 modelos que están en función de precipitaciones y caudales, cuya fase de entrenamiento, validación y prueba, se realizaron con el 70%, 15% y 15% del total de datos respectivamente, con una red de entrenamiento designada Perceptrón Multicapa (MLP) y el algoritmo «back-propagatión». La significación estadística de los indicadores de desempeño de eficiencia de Nash-Sutcliffe (NSE) y la raíz del error cuadrático medio (RMSE), fueron evaluados usando el método de bootstrap incorporado en el código FITEVAL y como indicadores complementarios de evaluación tradicional, el coeficiente de determinación (R2) y el error cuadrático medio normalizado (ECMN). Los resultados de validación y prueba indican calificativos de buenos a muy buenos, así tenemos que en la fase de pronóstico para los modelos seleccionados MRNA5, MRNA2 y MRNA3, los coeficientes de Eficiencia de Nash-Sutcliffe son de 88.0%, 87.9% y 87.1%; la raíz del error medio cuadrático son de 18.87%, 18.96% y 19.56% respectivamente. Se concluye que el pronóstico de caudales medios mensuales del río Ilave utilizando modelos de Redes Neuronales Artificiales, muestran un buen desempeño en la estimación de fenómenos de comportamiento no lineal como los caudales

Regionalización de caudales anuales en cuencas del Altiplano Peruano

The research was conducted in the Ramis and Huancané basins that are part of the hydrographic region of Titicaca (peruvian side), aiming to develop regional models of annual average flows and persistence, applied to the problem of estimating flow in areas without hydrometric information for understanding the annual volume has studied basins. The methodology was to determine regional patterns through the equations of potential multiple regression to estimate annual average flows and 75% persistence, with the explanatory variables the basin area (km2) and the length of river (Km). Statistical evaluation indicators show values of the root mean square error (RMSE) between 2.40 m3/s to 3.62 m3/s, and the Nash-Sutcliffe efficiency (NSE) shows values between 97.26% to 97.71%. The proposed regional models show a good performance and estimate the observed flows. Keywords: Regionalization, Titicaca Hydrographic Region, Multiple Regression Potential. La investigación se realizó en las cuencas Ramis y Huancané que forman parte de la región hidrográfica del Titicaca (lado peruano), teniendo como objetivo desarrollar modelos regionales de caudales medios anuales y de persistencia, aplicado a la problemática de la estimación de caudales en zonas sin información hidrométrica para el conocimiento del volumen anual que dispone las cuencas en estudio. La metodología consistió en determinar modelos regionales a través de las ecuaciones de regresión múltiple potencial para la estimación de caudales medios anuales y al 75% de persistencia, siendo las variables explicativas el área de la cuenca (Km2) y la longitud del río principal (Km). Los indicadores de evaluación estadística muestran valores de la raíz del error cuadrático medio (RMSE) entre 2.40 m3/s a 3.62 m3/s, y la eficiencia de Nash-Sutcliffe (NSE) muestra valores entre 97.26% a 97.71%. Los modelos regionales propuestos muestran un buen desempeño y estiman los caudales observados.  

Modelación hidrológica semidistribuida en la región hidrográfica del Titicaca: caso de estudio cuenca del río Ramis, Perú

La presente investigación se realizó en la cuenca del río Ramis, ubicado en la región hidrográfica del Titicaca, Perú, con el objetivo de calibrar y validar el modelo hidrológico Sacramento (SAC-SMA) desde un enfoque semidistribuido. La información hidrometeorológica utilizada de precipitación pluvial, temperatura y caudal, corresponden a una serie de registro 2005 – 2016. La metodología de interpolación espacial de datos meteorológicos en la estación virtual, fue estimada mediante el procedimiento de Shepard y la evapotranspiración potencial por el modelo de Turc, estas metodologías vienen incorporados en la plataforma RS-MINERVE y son estimaciones automatizadas. La fase de calibración y validación del modelo, se realizó de forma aleatoria con el 70% y 30% del total de datos respectivamente. La evaluación estadística de eficiencia y error fueron medidos a través del coeficiente de Nash, coeficiente de Nash para valores del logaritmo y raíz del error medio cuadrático relativo. Los resultados son satisfactorios y se afirma que las salidas del modelo hidrológico representan adecuadamente los caudales de avenida y estiaje, constituyéndose como una alternativa para el fortalecimiento del pronóstico hidrológico a paso de tiempo diario del rio Ramis

Métodos alternativos de estimación de evapotranspiración de referencia en la estación de Yauri – Cusco, Perú

La evapotranspiración de referencia (ΕΤo) es un componente principal del ciclo hidrológico y su estimación es esencial para el requerimiento neto de riego, la planificación y la gestión de los recursos hídricos regionales. El objetivo fue evaluar el desempeño de diferentes métodos empíricos para estimar la evapotranspiración de referencia y proponer una alternativa para estimar la ETo en casos de limitación de datos meteorológicos en la estación meteorológica de Yauri. La metodología consistió en comparar los resultados de diferentes métodos empíricos con la evapotranspiración estimada mediante el método estándar de la FAO-56 Penman-Monteith. La comparación del desempeño de los métodos se realizó mediante una evaluación cualitativa (graficas de dispersión) e indicadores estadísticos cuantitativos error porcentual (PE), raíz del error cuadrático medio (RMSE), índice de concordancia (d), coeficiente de correlación (r) e índice de confianza (c). Los resultados son alentadores para el método de HS_Berti pues estadísticamente tiene un desempeño optimo respecto a los demás métodos, con un RMSE =0.22mm/día, PE=3.24%, d=0.29, r=0.95 y c=0.27. Se concluye que el método de HS_Berti al tener el mejor desempeño, puede ser utilizado como una alternativa para la estimación de la ETo en casos de limitación de datos meteorológicos.  ABSTRACTReference evapotranspiration (ΕΤo) is a major component of the hydrological cycle and its estimation is essential for the net irrigation requirement, planning and management of regional water resources. The objective was to evaluate the performance of different empirical methods to estimate the reference evapotranspiration and propose an alternative to estimate the ETo in cases of limitation of meteorological data at the Yauri weather station. The methodology consisted of comparing the results of different empirical methods with the evapotranspiration estimated using the standard method of FAO-56 Penman-Monteith. The performance of the methods was compared using a qualitative evaluation (scatter plots) and quantitative statistical indicators percentage error (PE), root of the mean square error (RMSE), concordance index (d), correlation coefficient (r) and confidence index (c). The results are encouraging for the HS_Berti method because statistically it has an optimal performance with respect to the other methods, with an RMSE = 0.22mm / day, PE = 3.24%, d = 0.29, r = 0.95 and c = 0.27. It is concluded that the HS_Berti method, having the best performance, can be used as an alternative for the estimation of ETo in cases of limited meteorological data. Key words: High Apurímac basin, Hargreaves-Samani, Penman-Monteith, Ravazzani, Serruto, Turc.