Modelización hidrológica y simulación de escenarios de cambio climático en la cuenca del río Sensunapán (El Salvador) usando el programa HYDROBID
Director
Pascual Aguilar, Juan AntonioDate
2024-02-07Affiliation
Universidad de Alcalá; Universidad Rey Juan Carlos; CONSOLIDER (Tratamiento y Reutilización de Aguas Residuales para una Gestión Sostenible); Instituto Madrileño de Estudios AvanzadosBibliographic citation
DOMÍNGUEZ RAMÍREZ, MAURICIO ANTONIO. Modelización hidrológica y simulación de escenarios de cambio climático en la cuenca del río Sensunapán (El Salvador) usando el programa HYDROBID. Universidad de Alcalá, 2024
Description / Notes
47 p.
Document type
info:eu-repo/semantics/masterThesis
Version
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
Rights
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Access rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
Abstract
En el presente estudio tiene como propósito fortalecer el conocimiento de los recursos hídricos superficiales, con el fin de poder aportar capacidad de decisión, en la planificación y gestión de los mismos a futuro, siendo conscientes del valor de dichos recursos.
Para ello se desarrolló un modelo hidrológico de la cuenca del río Sensunapán o Grande de Sonsonate, ubicada en El Salvador. Se hizo uso del modelo Hydro-BID, lo que permitió realizar la modelación que incluyó 4 fases primarias, iniciando con la delimitación de la zona de estudio e identificación de las cuencas aferentes pertenecientes a la cuenca, para luego realizar una recopilación de datos hidrometereológicos que posteriormente fueron procesados utilizando herramientas de Machine Learning como la librería de Python, Scikit-Learn. Dentro de la tercera etapa se realizó la parametrización y calibración del modelo hidrológico, utilizando la información obtenida en las primeras dos etapas, para finalmente realizar el modelamiento de escenarios de cambio climático. The purpose of this study is to strengthen the knowledge of surface water resources, to be able to provide decision-making capacity in the planning and management of them in the future, being aware of the value of said resources.
For this purpose, a hydrological model of the Sensunapán or Grande de Sonsonate river basin, located in El Salvador, was developed. The Hydro-BID model was used, which allowed the modeling to be carried out that included 4 primary phases, beginning with the delimitation of the study area and identification of the afferent basins belonging to the basin, and then to carry out a compilation of hydrometeorological data that They were subsequently processed using Machine Learning tools such as the Python library, Scikit-Learn. Within the third stage, the parameterization and calibration of the hydrological model was carried out, using the information obtained in the first two stages, to finally carry out the modeling of climate change scenarios.
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