04 Clase IV Introduccion Hidrologia Estocastica

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


COLEGIO DE INGENIEROS DEL PER CD Huanuco Imagen Fuente : www.senamhi.gob.pe



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



PREGUNTA:

PARA QU

GENERAR SERIES

DE TIEMPO

ALTERNATIVAS?



PREGUNTA:

PODEMOS

CONOCER COMO

SER EL FUTURO ?



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



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



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



PROCESO ESTOCSTICO

Distribucion de Probabilidades

Distribuicion de Probabilidades

Distribucion Acumulada



MODELO ESTOCTICO

Modelo Determinstico

Modelo Estocstico


Salida Entrada


Salida 1

Salida 2

Salida n-1

Salida n

Entrada



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)



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



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



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 ,





Maquina de Rub Goldberg





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.





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)



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



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



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

2



1

1

0

-

1

1

0

-

1

1

0

-

1

1

0

-

1

1

0

-

1

1

0

-

1

1

0

-

1

1

0

-

1

1

0

-

1

1

0

-

1

1

0

-

1

1

0

-

1

ACF

PACF

IACF

IPACF

(1,0

)

(0,1

)

(1,1

)



Statistical Methods in Water Resources http://pubs.usgs.gov/twri/twri4a3/pdf/twri4a3-new.pdf

Lectura Adicional



Preguntas o Comentarios ?



MODELOS HIDROLOGICOS DE

PRECIPITACION-ESCORRENTIA

MATEMATICOS EN HIDROLOGIA



MODELACION HIDROLOGICA

CONCEPTOS BASICOS

SISTEMA NATURAL

El Ciclo Hidrolgico o Parte de l.

MODELO HIDROLOGICO

Es una representacin simplificada del sistema natural.



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



CLASIFICACION DE MODELOS

MATEMATICOS EN HIDROLOGA

CLASIFICACION FUNCIONAL

CLASIFICACION ESTRUCTURAL

NIVEL DE DESAGREGACION ESPACIAL

DESCRIPCION DEL PROCESO HIDROLOGICO

NIVEL TECNOLOGICO UTILIZADO





CLASIFICACION FUNCIONAL

MODELOS PRESCRIPTIVOS MODELOS DESCRIPTIVOS



CLASIFICACION ESTRUCTURAL

MODELOS DETERMINISTICOS MODELOS ESTOCASTICOS MODELOS CONCEPTUALES





DESAGREGACION ESPACIAL

MODELOS JUNTADOS MODELOS DISTRIBUIDOS





PROCESO HIDROLOGICO

DETERMINISTICOS ESTOCASTICOS COMBINADOS

EMPIRICOS Caja Negra

CONCEPTUALES JUNTADOS Caja Gris

FISICAMENTE BASADOS Caja Blanca





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





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



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?



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.



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



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



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



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



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.



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



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



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



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.



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.



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



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



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



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



Reflexiones Finales

Pensamiento Horizontal en lugar de Pensamiento vertical

Etica en modelacin

https://encrypted-tbn1.gstatic.com/images?q=tbn:ANd9GcTjx-

3Bx5fmyfG6PN_wC5UrglEzakmtKbLhGd61aQilUfQxWtpb



NAM

Version simplificada de la

hoja de calculo



Fundamentos

Introduccin

Estructura del Modelo

Parmetros del Modelo

Data requerida

Operacin del modelo

Contenido de la clase



SISTEMA

Cuenca

OUTPUT

Caudal de salida

INPUT

Precipitacin

Generacin de

caudal

Trnsito de onda



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.



... 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.




... Ha sido aplicado en muchas cuencas en Dinamarca y fuera de esta




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



Modelo NAM Modelo de Resultado



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



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



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



Modelo NAM Estructura del

modelo



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




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




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



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




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




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 .




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




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



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




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




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




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



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



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



Discusin



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.



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.




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 ?


Documents

04 Clase IV Introduccion Hidrologia Estocastica