04 Clase IV Introduccion Hidrologia Estocastica
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DIPLOMADO EN INGENIERA HIDRALICA 2015 Mdulo I Hidrologa Avanzada MSc. Ing.. Jorge Zafra Cordova
COLEGIO DE INGENIEROS DEL PER CD Huanuco
CLASE IV: INTRODUCCION
A LA HIDROLOGIA ESTOCASTICA
Imagen Fuente : www.senamhi.gob.pe
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DIPLOMADO EN INGENIERA HIDRALICA 2015 Mdulo I Hidrologa Avanzada MSc. Ing.. Jorge Zafra Cordova
COLEGIO DE INGENIEROS DEL PER CD Huanuco Imagen Fuente : www.senamhi.gob.pe
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DIPLOMADO EN INGENIERA HIDRALICA 2015 Mdulo I Hidrologa Avanzada MSc. Ing.. Jorge Zafra Cordova
COLEGIO DE INGENIEROS DEL PER CD Huanuco
PRECIPITACION
Serie temporal anual de dos estaciones con los registros mas largos
Fuente: KNMI climexo.knmi.nl (Koutsoyiannis y Langousi,2009)
Sel, Corea Charleston, City USA
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DIPLOMADO EN INGENIERA HIDRALICA 2015 Mdulo I Hidrologa Avanzada MSc. Ing.. Jorge Zafra Cordova
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PREGUNTA:
PARA QU
GENERAR SERIES
DE TIEMPO
ALTERNATIVAS?
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PREGUNTA:
PODEMOS
CONOCER COMO
SER EL FUTURO ?
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Evaluar probables escenarios futuros.
La teora probabilstica nos permite conocer el grado de incertidumbre
de nuestros escenarios.
PREGUNTA:
PARA QU
GENERAR SERIES
DE TIEMPO
ALTERNATIVAS?
Serie Histrica
Escenario 1
Escenario 2
Escenario 3
Escenario n-1
Escenario n
Condicin
Actual
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PROCESO ESTOCSTICO
Corresponde a una serie en que X1, X2, X3, son variables aleatorias que cambian en el tiempo.
caudales, precipitacin, !!!
Para el Anlisis Estocstico se tienen 2 Hiptesis: 1 Estacionareidad
2 Hergodicidad
Un modelo matemtico que representa un Proceso estocstico se llama Modelo Estocstico o Modelo de Serie de Tiempo.
Principal finalidad de los Modelos Estocsticos: - PRONOSTICAR
- GENERACIN SINTTICA
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PROCESO ESTOCSTICO
Proceso estacionario
Distribucin de probabilidad en un instante de tiempo fijo o una posicin fija es la
misma para todos los instantes de tiempo o
posiciones.
La media y la varianza, si existen, no varan a lo largo del tiempo o la posicin.
Proceso Estacionario
Proceso Estacionario
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PROCESO ESTOCSTICO
Distribucion de Probabilidades
Distribuicion de Probabilidades
Distribucion Acumulada
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MODELO ESTOCTICO
Modelo Determinstico
Modelo Estocstico
Modelo Determinstico
Salida Entrada
Modelo Determinstico
Salida 1
Salida 2
Salida n-1
Salida n
Entrada
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UN PARNTESIS ANTES DE SEGUIR
CON MODELOS ESTOCSTICOS
Chequeo de la normalizacin de la serie
puesto que gran parte de la teora de la Hidrologa Estadstica se ha desarrollado suponiendo que las variables se distribuyen normalmente
Como? Transformaciones: - Cox-Box
- Logaritmo X
Chequeo de la Asimetra (S) y Kurtosis (K) (Momentos de 3 y 4 orden)
Serie Normal: S=0 y K=3 (Ojo, Excel K=0)
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UN PARNTESIS ANTES DE SEGUIR
CON MODELOS ESTOCSTICOS
Estandarizacin de la Serie
Media = 0 y Desviacin estndar = 1
Adems se recomienda visualizar comportamiento de la serie para chequeo de estacionalidad
Tendencias de
acuerdo a la estacin
(Pluvial Deshielo), variacin
mensual, etc.
2
xx
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MODELACIN ESTOCSTICA
1 Hiptesis: ESTACIONAREIDAD
que las propidades estadsticas no varen en el tiempo
i.e., que el promedio, varianza y covarianza sean iguales para diferentes
subgrupos de la serie histrica.
Chequeo 2 mtodos
- determinar subconjuntos
de la serie original y comparar
estadsticos.
- Convergencia de la ACF.
Autocorrelation Function
VAR1
(Standard errors are white-noise estimates)
11.40 .7238
11.40 .6547
11.39 .5782
11.39 .4959
11.37 .4130
11.32 .3331
11.31 .2548
11.23 .1892
11.13 .1331
10.87 .0924
10.69 .0580
10.56 .0320
9.47 .0237
8.66 .0132
8.62 .0033
Q p
15 +.006 .1077
14 +.009 .1088
13 -.001 .1099
12 +.016 .1110
11 -.024 .1120
10 -.009 .1131
9 -.034 .1141
8 +.036 .1151
7 +.059 .1162
6 -.051 .1172
5 +.042 .1182
4 +.125 .1192
3 +.108 .1202
2 -.025 .1212
1 +.359 .1221
Lag Corr. S.E.
-1 -0.5 0 0.5 1
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FASES GENERALES PARA LA
MODELACIN ESTOCSTICA SEGN SALAS ET. AL 1980.
1. Identificacin de la composicin del modelo.
De qu manera se har la modelacin? modelo Univariado o Multivariado
2. Seleccin del Tipo de Modelo.
Analizar las caractersticas estadsticas de la muestra, observar la ACF y la PACF
3. Identificacin de la Forma del Modelo.
Determinar la cantidad de parmetros del modelo Parsimonia
4. Estimacin de los parmetros del modelo.
> 2Error Estndar
5. Verificacin de la bondad de ajuste del modelo.
Verificar Normalidad e Independencia de los Residuos
ji ,
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FASES GENERALES PARA LA
MODELACIN ESTOCSTICA
Maquina de Rub Goldberg
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FASES GENERALES PARA LA
MODELACIN ESTOCSTICA
SEGN BOX ET. AL 1994
1. Realizar transformaciones a los datos originales.
2. Identificar el Modelo a utilizar
3. Estimar los parmetros usando la primera coleccin de datos o conjunto de entrenamiento.
4. Validar el Modelo usando una segunda coleccin de datos o conjunto de validacin.
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FASES GENERALES PARA LA
MODELACIN ESTOCSTICA
En general, la literatura especializada coincide en sugerir 3 etapas bsicas para la modelacin estocstica:
Identificacin del Modelo
Estimacin de Parmetros
Verificacin del Modelo
(Segn Box & Jenkins, 1976 y Salas et. Al 1980)
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RESIDUO = RUIDO BLANCO
El residuo corresponde a la diferencia entre el valor real y el valor estimado:
Se busca que la distribucin de los residuos siga una
La Incertidumbre de un proceso estocstico se mide a travs de la varianza del error (o residuo),
se busca minimizar la varianza del error.
Criterio de Akaike:
MEJOR MODELO MENOR AIC
ttt xxa
),0( 2aN
2
a
)(2)ln( 2 qpNAIC a
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PARSIMONIA
Un modelo es parsimonioso, cuando el nmero de parmetros (p+q+d) es el mnimo posible, que garantiza una baja incertidumbre (varianza
del ruido blanco)
Salas et. al, 1980, propone:
Donde: N = tamao muestra
k = nmero de parmetros considerados
15k
N
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FUNCIN DE AUTOCORRELACIN
En general define la relacin existente entre 2 grupos de variables.
Box et. al, 1994, sugiere:
autocorrelacin
de orden k
Box et. al 1994. indica:
Para obtener una estimacin til de la funcin de autocorrelacin, se necesita al menos 50 observaciones de la serie, y las autocorrelaciones calculadas
para k=0,1,2,k, donde k no necesita ser mayor a N/4 para obtener informacin relevante
N
t
t
kN
t
ktt
kttk
xx
xxxxxxxxE
1
2
1
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ACF
PACF
IACF
IPACF
(1,0
)
(0,1
)
(1,1
)
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Statistical Methods in Water Resources http://pubs.usgs.gov/twri/twri4a3/pdf/twri4a3-new.pdf
Lectura Adicional
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Preguntas o Comentarios ?
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MODELOS HIDROLOGICOS DE
PRECIPITACION-ESCORRENTIA
MATEMATICOS EN HIDROLOGIA
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MODELACION HIDROLOGICA
CONCEPTOS BASICOS
SISTEMA NATURAL
El Ciclo Hidrolgico o Parte de l.
MODELO HIDROLOGICO
Es una representacin simplificada del sistema natural.
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MODELO MATEMATICO
Conjunto de expresiones matemticas y sentencias
lgicas,
combinadas con la finalidad de simular el sistema
natural.
SIMULACION
Es la descripcin variable en el tiempo del sistema
natural
realizada por el modelo
MODELACION HIDROLOGICA
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CLASIFICACION DE MODELOS
MATEMATICOS EN HIDROLOGA
CLASIFICACION FUNCIONAL
CLASIFICACION ESTRUCTURAL
NIVEL DE DESAGREGACION ESPACIAL
DESCRIPCION DEL PROCESO HIDROLOGICO
NIVEL TECNOLOGICO UTILIZADO
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COLEGIO DE INGENIEROS DEL PER CD Huanuco
CLASIFICACION DE MODELOS
MATEMATICOS EN HIDROLOGA
CLASIFICACION FUNCIONAL
MODELOS PRESCRIPTIVOS MODELOS DESCRIPTIVOS
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COLEGIO DE INGENIEROS DEL PER CD Huanuco
CLASIFICACION ESTRUCTURAL
MODELOS DETERMINISTICOS MODELOS ESTOCASTICOS MODELOS CONCEPTUALES
CLASIFICACION DE MODELOS
MATEMATICOS EN HIDROLOGA
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COLEGIO DE INGENIEROS DEL PER CD Huanuco
DESAGREGACION ESPACIAL
MODELOS JUNTADOS MODELOS DISTRIBUIDOS
CLASIFICACION DE MODELOS
MATEMATICOS EN HIDROLOGA
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PROCESO HIDROLOGICO
DETERMINISTICOS ESTOCASTICOS COMBINADOS
EMPIRICOS Caja Negra
CONCEPTUALES JUNTADOS Caja Gris
FISICAMENTE BASADOS Caja Blanca
CLASIFICACION DE MODELOS
MATEMATICOS EN HIDROLOGA
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NIVEL TECNOLOGICO Generacin
1ras. Frmulas Computarizadas
2da. Modelos Numricos
3ra. Sistemas Gen. de Modelacin Numrica
4ta. Software de Uso amigable
5ta. Sistemas de Modelacin Inteligente
CLASIFICACION DE MODELOS
MATEMATICOS EN HIDROLOGA
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ETAPAS DEL PROCESO DE MODELACIN
HIDROLOGICA: (Modelador)
1. Formulacin del Modelo Conceptual
2. Construccin del Modelo
3. Calibracin de Parmetros
4. Validacin
5. Anlisis de Sensibilidad
6. Simulacin
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ETAPAS DEL PROCESO DE MODELACIN
HIDROLOGICA: (Usuario)
1. Seleccin del Modelo ms adecuado
2. Calibracin de parmetros
3. Validacin
4. Anlisis de Sensibilidad
5. Postevaluacin?
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1. FORMULACION DEL MODELO
CONCEPTUAL
El Modelo Conceptual es la idea fundamentalmente cualitativa que tiene el hidrlogo del funcionamiento del sistema.
En esta etapa es donde entran en juego todas las tcnicas hidrolgicas existentes o relacionadas con el proceso que se pretende modelar.
La calidad del modelo depende fundamentalmente de esta etapa.
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1b. SELECCIN DEL MODELO MAS
ADECUADO
a. Criterio de Estructura de Entradas y Salidas
Conceptualizacin de los principales procesos
Precisin de la prediccin
Simplicidad del modelo
Consistencia de los estimados de parmetros
Sensibilidad de los resultados a cambios en los parmetros
Limitaciones de uso
Potencial de ser mejorados
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1b. SELECCIN DEL MODELO MAS
ADECUADO
b. Criterios Prcticos
Naturaleza del problema a resolver
Valor de la decisin (financiero y de riesgo)
Facilidades de cmputo disponibles
Aplicaciones futuras de los resultados del modelo
Documentacin y respaldo del modelo
Disponibilidad de Recursos Humanos
Performance del modelo
Disponibilidad de informacin de entrada relevante
Consideraciones de escala
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2. CONSTRUCCION DEL MODELO
En esta etapa se formulan las ecuaciones que
describen los distintos
procesos planteados en el
modelo conceptual formado
Por lo general las ecuaciones planteadas suelen ser de tipo
referencial
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3. CALIBRACION DE LOS PARAMETROS
DEL MODELO
La Calibracin consiste en determinar los valores de parmetros del modelo que conducen a una reproduccin adecuada del funcionamiento del
sistema real.
La calibracin es por naturaleza un proceso iterativo
TIPOS DE CALIBRACION
Ensayo Error (Manual)
Automtica
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4. VALIDACION DEL MODELO
Consiste en comprobar el adecuado funcionamiento del
sistema
La validacin se debe realizar con una serie de mediciones
reales que no han sido
utilizadas en el proceso de
calibracin.
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5. ANALISIS DE SENSIBILIDAD
Estudia los cambios que se producen en la solucin
ptima al cambiar los
valores de los parmetros
del modelo.
http://www.scielo.cl/fbpe/img/oyp/n12/art02_fig8.jpg
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6. SIMULACION
Es la etapa en la cual el modelo genera en el
tiempo los resultados del
proceso que representa.
http://scielo.sld.cu/img/revistas/riha/v34n3/f1003313.jpg
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7. POSTEVALUACION
Es la comprobacin en el
tiempo de los
valores producidos
por el modelo en la
etapa de
simulacin
http://civilgeeks.com/wp-content/uploads/2011/09/moddig1.jpg
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Procesos que normalmente se simulan en
Hidrologa:
Generacin y/o completacin de variables hidrometeorolgicas
Recursos: Generacin de Caudales Mensuales
Mximas Avenidas: Relacin de Precipitacin-Escorrenta Instantnea
Almacenamiento y Flujo de Aguas Subterrneas
Procesos de Erosin y Sedimentacin en la cuenca
Calidad de Aguas
Operacin de Embalses
Etc.
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Procesos que se simulan en Hidrulica e
Hidrologa:
Flujos en sistemas de canales abiertos
Modelos de Trnsito de Avenidas (en Embalses y en Cauces)
Sistemas de Prediccin Hidrolgica
Morfologa de Ros
Interacciones Ros - Acuferos
Etc.
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Perspectivas en la modelacin Hidrolgica:
Deberan ser desarrollados nuevos modelos en Hidrologa?
Argumentos que cuestionan el desarrollo de nuevos modelos
Argumentos que alientan el desarrollo de nuevos modelos
Tendencias emergentes en la modelacin: Perspectiva Hidrolgica
Modelacin Causal de Procesos Orientados
Buscando soluciones al problema espacio-escala
Modelacin Distribuida
Una nueva mirada a los datos de campo
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Tendencias emergentes en la modelacin:
El elemento humano
Persistencia de conceptos defectuosos
Simulando mucho con muy poca ciencia hidrolgica
Mucho clculo, muy poca interpretacin
El problema del modelo institucional
https://encrypted-
tbn2.gstatic.com/images?q=tbn:ANd9GcR9au_4JQhdqeh_KsPny-
1WHgTU6oEdXyuL7HlK5g6SvZzkITkG
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Relaciones entre modelos y avances
tecnolgicos
Desarrollo Tecnolgico de Hardware
Desarrollo Tecnolgico de Software
Otras tecnologas
http://3.bp.blogspot.com/_M-ksC1rxQLk/TDkSjRLyY9I/AAAAAAAAABU/HntWZHAgnO
A/s320/sig2.gif
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Relaciones entre tendencias hidrolgicas y
el elemento humano
Relacionando teora y prctica hidrolgica
Direccionando los problemas hidrolgicos reales del futuro
El avance a modelo integrados
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Reflexiones Finales
Pensamiento Horizontal en lugar de Pensamiento vertical
Etica en modelacin
https://encrypted-tbn1.gstatic.com/images?q=tbn:ANd9GcTjx-
3Bx5fmyfG6PN_wC5UrglEzakmtKbLhGd61aQilUfQxWtpb
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NAM
Version simplificada de la
hoja de calculo
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Fundamentos
Introduccin
Estructura del Modelo
Parmetros del Modelo
Data requerida
Operacin del modelo
Contenido de la clase
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SISTEMA
Cuenca
OUTPUT
Caudal de salida
INPUT
Precipitacin
Generacin de
caudal
Trnsito de onda
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COLEGIO DE INGENIEROS DEL PER CD Huanuco
Modelo NAM- Introduccin
NAM = "Nedbr-Afstrmnings-Model"
El modelo NAM fue desarrollado en la seccin de Hidrologa del instituto de
Hidrodinmica e Ingeniera Hidrulica de la universidad tcnica de Dinamarca (Nielsen
and Hansen, 1973)
desarrollado por Danish Hydraulic Institute (DHI) como parte del MIKE 11
la presente spreadsheet es una simplificacin del modelo NAM
algunas componentes como agua subterrnea, nivel y almacenaje, y elevacin
de capilaridad no estn incluidos.
-
DIPLOMADO EN INGENIERA HIDRALICA 2015 Mdulo I Hidrologa Avanzada MSc. Ing.. Jorge Zafra Cordova
COLEGIO DE INGENIEROS DEL PER CD Huanuco
... Es un modelo determinstico, conceptual, agrupado para la simulacin de
caudal
simula la el proceso precipitacin- escorrenta en cuencas rurales ... Tiene una estructura simple
... es fcil de entender, aprender and aplicar
... necesita una cantidad moderada de data de ingreso
opera por la representacin constante del contenido de humedad en tres diferentes y almacenamientos mutuamente relacionados
en una herramienta de ingeniera comprobada .ha sido aplicada a muchas cuencas en diferentes condiciones climticas.
Modelo NAM- Introduccin
-
DIPLOMADO EN INGENIERA HIDRALICA 2015 Mdulo I Hidrologa Avanzada MSc. Ing.. Jorge Zafra Cordova
COLEGIO DE INGENIEROS DEL PER CD Huanuco
... Ha sido aplicado en muchas cuencas en Dinamarca y fuera de esta
Modelo NAM- Introduccin
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DIPLOMADO EN INGENIERA HIDRALICA 2015 Mdulo I Hidrologa Avanzada MSc. Ing.. Jorge Zafra Cordova
COLEGIO DE INGENIEROS DEL PER CD Huanuco
Data de Ingreso:
La data de ingreso del modelo son :
precipitacin evapotranspiracin potencial temperatura (solo si la rutina de nieve esta siendo usada)
Resultados:
La versin de hoja simplificada produce como resultado principal :
caudal de salida de la cuenca lo que compromete flujo superficial y flujo subterrnea desde la parte superior a la inferior del acufero.
Modelo NAM - Introduccin
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DIPLOMADO EN INGENIERA HIDRALICA 2015 Mdulo I Hidrologa Avanzada MSc. Ing.. Jorge Zafra Cordova
COLEGIO DE INGENIEROS DEL PER CD Huanuco
Modelo NAM Modelo de Resultado
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Estructura del modelo:
modelo agrupado la cuenca es considerada como una unidad nica los parmetros representan promedios mensuales para la cuenca entera
basado en estructuras fsicas y ecuaciones juntas con ecuaciones semi-empiricas
Modelo NAM Estructura del modelo
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precipitacin
Almacenamiento de
nieve
snowmelt
temperatura
Almacenamiento superficial
evaporacin
recarga
descarga
Zona de almacenaje baja
lluvia nieve
Rutina de transito de
onda
Caudal a un riachuelo
routing routine
Caudal a un riachuelo
Rutina de
trnsito
Modelo NAM Estructura del
modelo
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Estructura de la hoja de calculo de
la versin simplificada del modelo
NAM
Imitacin de la fase de suelo del
ciclo hidrolgico
El agua es almacenada en 3
reservorios
Modelo NAM Estructura del modelo
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Modelo
NAM Estructura
del modelo
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Modelo NAM Estructura del modelo
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Modelo NAM Estructura del
modelo
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donde CQOF es el coeficiente de descarga del flujo superficial CLOF es el valor umbral del flujo superficial
CLOF > L/Lmax for Pn CLOF - 1
CLOF - LmaxL/ CQOF = QOF
CLOF < L/Lmax for 0 = QOF
Modelo NAM Estructura del modelo
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La porcin del exceso de lluvia Pn que no fluye como flujo superficial se infiltra en la zona inferior de almacenamiento representando la zona de raz. Una porcin DL, de la cantidad de infiltracin, (Pn-QOF) se asume que incrementa el contenido de humedad, L en la capa inferior de almacenamiento. La cantidad restante de humedad infiltrada, G es asumida que representa la contribucin de agua subterrnea al caudal. G y DL son calculados desde: donde CLG es el valor umbral de la recarga de agua subterrnea
CLG> L/Lmax for CLG -1
CLG L/Lmax - QOF) -(Pn= G
1L/Lmax for QOF) -(Pn= G
CLG
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Modelo NAM Estructura del modelo
La contribucin del flujo interno, QIF se asume que es proporcional para U que varia linealmente con el contenido de humedad de la zona inferior de almacenamiento.
donde
CQIF coeficiente de flujo de descarga del flujo interno
CLIF es el valor umbral de la zona de raz para el flujo interno
La evapotranspiracin demanda:
1. tasa potencial del almacenamiento en superficie
2. Si el contenido de humedad U en el almacenamiento de la superficie es menos de estos requerimientos : la fraccin restante es asumida que es retirada por la actividad de la raz desde la parte inferior de la zona de almacenamiento. Ea (Ea ~Epot).
CLIF> L/Lmax for U CLIF -1
CLIF L/Lmax - CQIF= QIF
CLIF
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La versin de la hoja de calculo no incluye el calculo del reservorio de agua subterrnea.
El agua subterrnea G es dividida en dos componentes:
Fraccin (1-CBFL)
G ruteado a travs a almacenamiento lineal (superior)
Tiempo constante CKBFU
Fraccin (CBFL)
G ruteado a travs a almacenamiento lineal (inferior)
Los flujos de descarga de estos reservorios
son denotados como BFU1 y BFL1
Modelo NAM Estructura del modelo
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Los diversos flujos se enrutan a travs de un depsito lineal.
Para un depsito lineal de la salida Q es linealmente relacionada con el almacenamiento S :
Donde k es el tiempo constante o coeficiente de resorvorio con dimensiones de tiempo
La ecuacin de flujo del reservorio lineal puede ser combinado con la ecuacin de continuidad:
Donde t es el tiempo e I es el flujo de ingreso del reservorio
Este es una ecuacin diferencial lineal de primer orden que se puede resolver
Q k= S
Q -I= dt
dS
I(t) k
1= Q(t)
k
1 +
dt
dQ
k
1
tk
1
1tt e1I + e QQ
Modelo NAM Estructura del modelo
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Aparte del flujo de agua subterrnea , el flujo superficial es , junto con el interflujo , encaminado a travs de un almacenamiento lineal para que la constante de tiempo es CK1
La salida resultante se denota por QR1
Este QR1 flujo y los dos componentes de flujo de agua subterrnea BFU1 y BFL1 conforman el caudal del ro total, lo que finalmente se enruta a travs de un depsito lineal con CK2 constante de tiempo para dar el QR2 escorrenta de captacin calculado .
Modelo NAM Estructura del modelo
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Coeficiente de derretimiento de nieve Cmelt
Varia entre 0 y 1
Es redundante para series de tiempo de temperatura con valores mayores a 0
Capacidad de Almacenamiento Umax y Lmax
Define el maximo contenido de agua en la superficie y en el almacenamiento de la
zona de raices.
Umax: almacenamiento superficial (intercepcin, depresin de la superficie,
pocos centimetros superior de la planta)
primera estimacin Umax = 0.1
Lmax: la humedad maxima del contenido del suelo en la zona de la raz
~(capacidad de campo punto de marchitez multiplicado por la profundidad efectiva de las races ), pero : valor promedio de toda una
cuenca , en la prctica no se puede medir ! El almacenamiento de la superficie debe estar a la capacidad de (U>Umax) antes que
cualquier exceso de agua (Pn ) ocurra.
Modelo NAM Parmetros del modelo
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Modelo NAM Parmetros del modelo
Coeficiente de flujo superficial CQOF
importante parmetro : grado en que el exceso de lluvia se escurre como flujo
superficial y la cantidad que infiltra esta en el valor entre 0 y 1
refleja la infiltracin y tambin en cierta medida las condiciones de recarga
valores pequeos para una cuenca plana ( grueso , los suelos de arena y una gran
zona no saturada )
valores grandes de cuencas que tienen suelos de baja permeabilidad , tales como
arcilla o rocas desnudas
CQOF valores en el rango de 0,01 a 0,90 se han experimentado
Coeficiente de flujo interno CQIF
proporcin de la superficie de almacenamiento que se escapa a travs de la fuga
horizontal, el valor est comprendido entre 0 y 1
para las cuencas planas por lo general muy cerca de cero
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Coeficiente de agua subterrnea CBFL
determina la fraccin de flujo de agua subterrnea que se enruta a travs del
almacenamiento inferior , de modo que la parte restante ( 1 - CBFL ) se
enruta a travs de la parte superior de almacenamiento
valor vara entre 0 y 1
Tiempo constante para el flujo de descarga de agua subterrnea CKBFU
and CKBFL
Las constantes de tiempo para el flujo de agua subterrnea CKBFU
enrutamiento y CKBFL son muy importante para la simulacin de los flujos
bajos
los valores son mayores que cero
La primera estimacin para CKBFU = 0,1 CKBFL valor grande para una
mayor escorrenta durante los perodos secos
Modelo NAM Parmetros del modelo
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Valor umbral para CLIF, CLOF and CLG
valores entre 0 y 1
da una indicacin de la importancia del almacenamiento relativa del depsito
inferior no interflujo , flujo superficial , o flujo de agua subterrnea se genera si
L / Lmax es menor que CLIF , CLOF o CLG
Constantes de tiempo para flujo superficial y flujo de ro CK1 and CK2
constantes para el enrutamiento interflujo, el flujo superficial y el flujo del ro
tamao de la cuenca y la rapidez con que responde a la lluvia
Afecta en particular las descargas mximas
Modelo NAM Parmetros del modelo
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Parmetros Nombre Restricciones
Zona baja de almacenamiento Lmax > 0
Zona superior de almacenamiento Umax > 0
Coeficiente de derretimiento de nieve Cmelt > 0
Coeficiente de flujo superficial de
descarga
CQOF 0 - 1
Coeficiente de interflujo de descarga CQIF 0 - 1
Coeficiente de agua subterranea CBFL 0 - 1
Valor umbral del interflujo CLIF 0 - 1
Valor umbral del flujo superficial CLOF 0 - 1
Valor umbral del flujo subterraneo CLG 0 - 1
Time constants for routing
Time constant overland and interflow CK1 > 0
Time constant river flow CK2 > 0
Time constant upper groundwater flow CKBFU > 0
Time constant lower groundwater flow CKBFL > 0
Modelo NAM Parmetros del modelo
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Datos de ingreso:
valores iniciales para los parmetros del modelo condiciones iniciales : ( contenido de agua en los depsitos , los valores para interflujo , flujo superficial , flujo de aguas subterrneas y el caudal de los ros
datos meteorolgicos datos de escorrenta de captacin para el periodo de calibracin
Requerimientos de data meteorolgica:
precipitacin (e.g valores diarios) evapotranspiracin potencial (valores mensuales y diarios) temperatura (solo si se considera la nieve; e.g. temperatura media diaria)
Modelo NAM Requerimientos de informacin
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El modelo de hoja de calculo (NAM-xxx.xls) contiene una data de ejemplo con:
Qm, caudal medido en la cuenca (mm/d)
P, precipitacin observada (mm/d)
Epot, evapotranspiracin potencial (mm/d)
T, media 24-hour temperatura (C) La data tiene que ser especificada por el usuario estas son indicadas en la hoja de calculo en
color azul:
Los valores iniciales que deben ser dados:
Ss, almacenamiento en el reservorio de nieve (usualmente cero)
U, almacenamiento de reservorio de agua superficial (usualmente cero)
L, almacenamiento en el reservorio de la capa inferior
QR1, combinacin de flujo superficial e interflujo
BFU1, el flujo de agua subterrnea alineado al reservorio de la capa superior
BFL1, el flujo de agua subterrnea alineado al reservorio de la capa inferior
QR2, flujo alienado al rio
Los valores iniciales son en unidades de mm or mm/d y se muestran en la hoja de clculo
italica en color azul
Modelo NAM Requerimientos de informacin
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Optimizacin de los valores de los parmetros se realiza mediante la funcin Solver EXCEL
Funcin objetivo especificado tiene que ser maximizada o minimizada
por ejemplo funcin objetivo = suma de los cuadrados de la diferencia entre las descargas medidos y calculados
Si se pueden especificar las restricciones necesarias
El usuario puede mejorar el resultado de la optimizacin cambiando los valores iniciales
Modelo NAM Operacin del modelo
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Discusin
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Modelo NAM Ejercicio
Ejercicio 1:
Familiarizarse con el modelo
File: NAM (v5)
Periodo: 1973-01-01 a 1973-12-31
Compruebe las frmulas de hojas de clculo y compararlos con la estructura
del modelo .
Echa un vistazo a los datos de entrada y resultados. Qu trama adicional ( s ) tambin podra ser de inters para usted ? Crear esta nueva parcela (
s ) .
Trate de calibrar el modelo y encontrar un conjunto de parmetros ptima para el conjunto de datos dado.
Echa un vistazo a las funciones objetivo Reff y registrar Reff . Cul es su significado ? Tienen tambin un vistazo a el balance hdrico.
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Ejercicio 2:
Efecto de los parmetros
File: NAM (v5)
Periodo: 1973-01-01a 1973-12-31
Escoge dos de los siguientes parmetros y cambiar sus valores: Lmax , Umax , Cmelt , CQOF , CQIF , CBFL , CLIF , CLOF , CLG , CK1 , CK2 , CKBFU y CKBFL .
Describir el parmetro y su funcin y conexiones dentro del modelo. Discuta antes de cambiar el modelo de qu efecto que espera.
Copie la hoja de clculo original y cambiarle el nombre. Utilice como la "nueva entrada de la escorrenta " los resultados de las simulaciones de Ex1.3 .
Mira las diferencias entre el nuevo escorrenta simulada a la " grabado" y describirlos.
Modelo NAM Ejercicio
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Ejercicio 3:
Crear un modelo de cuenca
File: Data_Dreisam.xls
Period: 1996-01-01 to 1998-12-31
Copiar el modelo NAM original y cambiarle el nombre. Echa un vistazo a las Data_Dreisam.xls archivos e importar los datos a
su modelo NAM .
Elija un periodo de calibracin y validacin adecuada . Calibrar el modelo. Utilice el parmetro de configuracin ptima para la validacin . Reportar
sus hallazgos.
Cules son sus impresiones en relacin con el desempeo de los modelos ?
Modelo NAM Ejercicio