Revista mundial de ingeniería, diseño y tecnología
Acceso abierto

ISSN: 2319-7293

abstracto

Análisis de correlación entre los descriptores de cuencas físicas (PCDâs) y los parámetros del modelo de lluvia-escorrentía de Ihacres: un estudio de caso de las cuencas del distrito de Kasese

J. Nobert y E. Busingye

Este estudio examinó la utilidad de los descriptores físicos de la cuenca (PCD) para predecir los parámetros del modelo a fin de explorar la transferibilidad de los parámetros del modelo IHACRES en función de las características físicas de la cuenca. El modelo se calibró para cuatro cuencas para obtener un conjunto de características de respuesta dinámica (DRC) que describen el comportamiento hidrológico dentro de la región. Para las cuatro cuencas, a saber, Mubuku, Rwimi, Nyamugasani y Chambura, el modelo IHACRES se calibró con un R 2 de 0,12, 0,25, 0,38 y 0,51 respectivamente. Hubo medidas deficientes de ajuste entre el flujo de corriente observado y modelado (R 2 ). Esto podría deberse a la falta de series cronológicas de buena calidad de datos de lluvia representativos de toda la cuenca y la influencia del derretimiento de la nieve en las cuencas de Mubuku, Rwimi y Nyamugasani. Los descriptores físicos de captación (PCD) que indexan la topografía, el tipo de suelo, la cobertura terrestre, la longitud del canal principal, la densidad de drenaje y el área de la cuenca se correlacionaron con los parámetros del modelo hidrológico. Un conjunto de resultados de la relación DRC–PCD indica que se encontraron correlaciones más fuertes con la proporción de flujo rápido (Vq), el índice de almacenamiento de la cuenca (1/c), la constante de secado de la cuenca (TauW) y el factor de modulación de la temperatura (f) con la PCD’ s. Estas relaciones se pueden usar para predecir los parámetros del modelo en cuencas no aforadas para modelar flujos. Sin embargo, se necesita más trabajo para analizar la relación entre los PCD y los parámetros del modelo usando registros más largos de flujos de agua y datos climáticos para mejorar la confiabilidad de los resultados.

Descargo de responsabilidad: este resumen se tradujo utilizando herramientas de inteligencia artificial y aún no ha sido revisado ni verificado.
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