Modelacion Lluvia Escorrentia Monitoreo Precipitacion Ecosistema Paramo Tesis De Maestria En Ecohidrologia
Fecha de publicación :
14-mar-2018
Fecha de fin de embargo:
13-mar-2023
Paginación:
30 páginas
Ciudad:
Cuenca
Código Interno :
TM4;1334
Tipo:
masterThesis
Abstract:
In places with high spatio-temporal rainfall variability, as mountain regions, input data could be a large source of uncertainty in hydrological modelling. Here we evaluate the impact of rainfall estimation in runoff modelling in a small páramo catchment located in the Zhurucay Ecohydrological Observatory (7.53 km2) in the Ecuadorian Andes, using a network of 12 rain gauges. First, 8 structures of the HBV-light semi-distributed model were analyzed in order to select the best model structure to represent the observed runoff and its sub-flow components. Then, we used five rainfall scenarios to evaluate the impact of spatial rainfall estimation in model performance and parameters. Finally, we explored how a model calibrated with far-from-perfect rainfall estimation would perform using new improved rainfall data. Results show that while all model structures were able to represent the overall runoff, the standard model structure outperforms the others for simulating sub-flow components. Model performance improved by increasing the quality of spatial rainfall estimation. Three rain gauges distributed in the upper, middle and lower catchment were able to represent properly the mean areal rainfall and this was translated to a good runoff simulation. Finally, improved rainfall data enhanced the runoff simulation from a model calibrated with rainfall far-from-perfect. These results confirm that in mountain regions model uncertainty is much related to spatial rainfall and, therefore, to the number and location of rain gauges.
Resumen :
En lugares con alta variabilidad espacio-temporal de la precipitación, como regiones de montaña, los datos de entrada pueden ser una gran fuente de incertidumbre en la modelación hidrológica. Aquí evaluamos el impacto de la estimación de la lluvia en la modelación de escorrentía en una pequeña cuenca de páramo ubicada en el Observatorio Ecohidrológico Zhurucay (7.53 km2) en los Andes ecuatorianos, utilizando una red de 12 pluviómetros. Primero, se analizaron ocho estructuras del modelo semi-distribuido HBV-light para seleccionar la mejor estructura que represente la escorrentía observada y sus componentes de sub-flujo. Luego, utilizamos cinco escenarios de lluvia para evaluar el impacto de la precipitación espacial en el desempeño del modelo. Finalmente, exploramos cómo un modelo calibrado con una lluvia lejos de perfecta se desempeña utilizando nuevos datos de lluvia mejorados. Si bien todas las estructuras del modelo pueden representar la escorrentía total, la estructura estándar supera a las demás al simular los componentes de sub-flujo. El desempeño del modelo mejoró al aumentar la calidad de la precipitación espacial. Tres pluviómetros distribuidos en la parte superior, media e inferior de la cuenca pudieron representar adecuadamente su precipitación media y esto se trasladó a una buena simulación de escorrentía. Finalmente, usando datos mejorados de lluvia aumento la calidad de la simulación del modelo calibrado con lluvia lejos de perfecta. Estos resultados confirman que en regiones de montaña la incertidumbre del modelo está muy relacionada con la precipitación espacial y, por lo tanto, con el número y ubicación de los pluviómetros.
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