02.01.2015 Views

Modelando el comportamiento hidrológico de ... - www.paramo.be

Modelando el comportamiento hidrológico de ... - www.paramo.be

Modelando el comportamiento hidrológico de ... - www.paramo.be

SHOW MORE
SHOW LESS

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.

Tabla 1: Parámetros d<strong>el</strong> TOPMODEL<br />

Parámetro Descripción<br />

m: Parámetro d<strong>el</strong> mod<strong>el</strong>o<br />

Chv<strong>el</strong>: V<strong>el</strong>ocidad d<strong>el</strong> tránsito en <strong>el</strong> canal<br />

T0: Transmisitividad lateral<br />

SRmax: déficit <strong>de</strong> almacenamiento máximo<br />

SRinit: déficit <strong>de</strong> almacenamiento inicial<br />

Las simulaciones Monte Carlo (Beven, 2002) generan una gran cantidad <strong>de</strong> conjuntos <strong>de</strong><br />

parámetros escogidos aleatoriamente <strong>de</strong>ntro <strong>de</strong> un rango <strong>de</strong> parámetros <strong>de</strong>terminados con<br />

anterioridad a partir <strong>de</strong> limites impuestos. Entonces <strong>el</strong> mod<strong>el</strong>o se corre con cada juego <strong>de</strong><br />

parámetros y su eficiencia es calculada. Este método exige mucho tiempo <strong>de</strong> formulación ya<br />

que son necesarias miles <strong>de</strong> simulaciones, pero tiene la ventaja <strong>de</strong> que pue<strong>de</strong> rev<strong>el</strong>ar múltiples<br />

juegos <strong>de</strong> parámetros óptimos que no pue<strong>de</strong>n ser <strong>de</strong>tectados usando la clásica optimización <strong>de</strong><br />

parámetros.<br />

3. Resultados y discusión<br />

La simulación hidrológica, sensibilidad <strong>de</strong> parámetros y optimización Monte Carlo fueron<br />

ejecutados para períodos consecutivos <strong>de</strong> 52 días. El juego <strong>de</strong> parámetros óptimos fue<br />

escogido <strong>de</strong> acuerdo al valor más alto d<strong>el</strong> coeficiente <strong>de</strong> eficiencia <strong>de</strong> Nash y Sutcliffe<br />

(Beven, 2002). Luego <strong>de</strong> <strong>el</strong>lo, los diferentes parámetros óptimos fueron analizados <strong>de</strong><br />

acuerdo a su significado físico y a su <strong>de</strong>pen<strong>de</strong>ncia d<strong>el</strong> tiempo. A<strong>de</strong>más, <strong>el</strong> análisis fue<br />

realizado con los datos <strong>de</strong> lluvia <strong>de</strong> cada uno <strong>de</strong> los 3 pluviógrafos in<strong>de</strong>pendientemente, para<br />

evaluar la influencia <strong>de</strong> irregularida<strong>de</strong>s <strong>de</strong> los datos <strong>de</strong> lluvia sobre la eficiencia d<strong>el</strong> mod<strong>el</strong>o.<br />

El valor más alto <strong>de</strong> la eficiencia <strong>de</strong> Nash y Sutcliffe que puedo ser obtenido es <strong>de</strong> 0.77, <strong>el</strong><br />

cual representa una simulación satisfactoria.<br />

Sensibilidad <strong>de</strong> los parámetros<br />

SRmax y SRinit (tabla 1) son los parámetros menos sensibles ya que <strong>el</strong>los no rev<strong>el</strong>an ningún<br />

valor óptimo sobre <strong>el</strong> rango <strong>de</strong> posibles valores (figura 4).

Hooray! Your file is uploaded and ready to be published.

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!