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http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/39411
| Título : | Estudio comparativo de la predictibilidad del caudal de la cuenca del río paute basado en los índices de teleconexión y los modos de variabilidad |
| Título Uniforme: | ESTUDIO COMPARATIVO DE LA PREDICTIBILIDAD DEL CAUDAL DE LA CUENCA DEL RÍO PAUTE BASADO EN LOS ÍNDICES DE TELECONEXIÓN Y LOS MODOS DE VARIABILIDAD |
| Autor: | González Salto, María Daniela |
| Director(es): | Avilés Añazco, Alex Manuel |
| Tutor(es): | Zhiña Villa, Darío Xavier |
| Correspondencia: | mardangosa@hotmail.com |
| Materia: | Hidrología |
| Palabras clave : | Ingeniería Ambiental
Caudal del río
Río Paute
Clima |
| Área de conocimiento UNESCO amplio: | 33 Ciencias Tecnológicas |
| ÁArea de conocimiento UNESCO detallado: | 2506.05 Hidrogeología |
| Área de conocimiento UNESCO específico: | 3308 Ingeniería y Tecnología del Medio Ambiente |
| Fecha de publicación : | 19-jul-2022 |
| Paginación: | 166 páginas |
| Editor: | Universidad de Cuenca |
| Ciudad: | Cuenca |
| Código Interno : | TIA;206 |
| Tipo: | bachelorThesis |
| Abstract: | The Paute river basin, formed by several sub - basins that supply water for different urban,
agricultural and energy sectors, presents different hydrological behaviors that depend on the
climate and anthropogenic intervention. Due to climate change and climate variability that occurs
naturally over time, they affect the different hydrological processes, generating extreme events
(floods and droughts) that impact ecosystems, the productivity of hydroelectric power plants and
the quality of life of people who depend on water resources. This problem demonstrates the
importance of knowing in advance the hydrological behavior that allows making appropriate
decisions regarding adaptation and resilience in changing extreme environments. The objective of
this study is to explore the predictability of flows in the Paute river basin from global
teleconnection rates. The process was divided into several stages, including data collection and
filling, graphical exploration, application of principal components analysis, using monthly delays,
and multicollinearity analysis in multiple regression models. All this through the R Studio
software, using statistical metrics to compare the performance of each proposed model. It was
shown that the principal component analysis scenario obtained the best predictional fits,
specifically by including 41 indices and 20 components. For the scenario using monthly delays,
the best delay occurs with a single month, for most stations. Finally, with the multicollinearity
analysis scenario, better results were obtained using 41 indices, although essentially the
performance corresponds to the quantity and the indices of each model. Teleconnection indices
are not sufficient when used as the only input variable for flow modeling and prediction, giving
mostly unsatisfactory results. However, there is a clear trend that links the behavior of flows and
indices, and it is possible to improve the models based on more climatic variables or with other
predictive methods |
| Resumen : | La cuenca del río Paute formada por varias subcuencas que suministran agua para diferentes
sectores urbanos, agrícolas y energético presenta diferentes comportamientos hidrológicos que
dependen del clima y la intervención antropogénica. Debido al cambio climático y a la variabilidad
climática que se produce de forma natural a través del tiempo, afectan los distintos procesos
hidrológicos, generando eventos extremos (inundaciones y sequías) que impactan los ecosistemas,
la productividad de las centrales hidroeléctricas y la calidad de vida de las personas que dependen
de los recursos hídricos. Esta problemática demuestra la importancia de conocer con anticipación
el comportamiento hidrológico que permita tomar decisiones adecuadas con respecto a adaptación
y la resiliencia en ambientes extremos cambiantes. El objetivo de este estudio es explorar la
predictibilidad de los caudales en la cuenca del río Paute a partir de los índices de teleconexión a
nivel global. El proceso se dividió en varias etapas que incluyen, la recopilación y relleno de datos,
exploración gráfica, aplicación de análisis de componentes principales, usando desfases mensuales
y análisis de multicolinealidad en modelos de regresión múltiple. Todo esto a través del software
R Studio, utilizando métricas estadísticas para comparar el rendimiento de cada modelo propuesto.
Se demostró que el escenario con análisis de componentes principales obtuvo los mejores ajustes,
específicamente al incluir 41 índices y 20 componentes. Para el escenario usando retrasos
mensuales el mejor desfase ocurre con un solo mes, para la mayoría de estaciones. Finalmente,
con el escenario de análisis de multicolinealidad se obtuvo mejores resultados usando 41 índices,
aunque esencialmente el desempeño corresponde a la cantidad y a los índices de cada modelo. Los
índices de teleconexión no son suficientes al utilizarlos como única variable de entrada para
modelamiento y predicción de caudales, dando en su mayoría resultados poco satisfactorios. Sin
embargo, existe una clara tendencia que vincula el comportamiento de caudales e índices,
pudiéndose mejorar los modelos a partir de más variables climáticas o con otros métodos
predictivos |
| Grado Académico: | Ingeniero Ambiental |
| URI : | http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/39411 |
| Aparece en las colecciones: | Tesis de Pregrado
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