CONGRESO XXII – Trabajo 26

PRONÓSTICO DE CAUDALES DE DESHIELO A DISTINTAS ESCALAS TEMPORALES, USANDO REDES NEURONALES ARTIFICIALES, EN LA CUENCA DEL RÍO MAPOCHO EN LOS ALMENDROS

MONTSERRAT ARTIGAS M.1
XIMENA VARGAS M.2


RESUMEN

Una de las principales fuentes de agua dulce la constituyen aquellas provenientes del derretimiento de nieves, por lo cual el modelar su derretimiento a escalas temporales finas, es decir, escalas temporales menores a la mensual, resulta de gran interés e importancia para la gestión y aprovechamiento del recurso hídrico. Este trabajo expone la construcción de redes neuronales artificiales (RNA) para el pronóstico de caudales de deshielo, a escalas temporales diaria, semanal y quincenal. Para lo cual se utilizaron datos de caudal, temperaturas extremas y precipitación, provenientes de la estación Mapocho en Los Almendros; y datos de humedad relativa, velocidad del viento, temperatura y precipitación, provenientes de la estación Valle Nevado. Los resultados indican que se obtuvieron RNA con coeficientes de correlación de Pearson “R2” mayores a 0.99 en el caso de las escalas temporales diaria y quincenal y mayores a 0.98 en el caso de la escala temporal semanal. Al simular las RNA óptimas para la temporada de deshielo 2013-2014, se obtuvieron caudales con errores absolutos promedio de 5.6% (0.18 m3/s) para la escala temporal diaria, 11.6% (0.39 m3/s) para la escala temporal semanal y 11.5% (0.38 m3/s) para la escala temporal quincenal. Respecto a los datos de entrada para las RNA, se concluye que aquellos más significativos, son los relacionados al caudal y la temperatura máxima y que la humedad relativa es un dato significativo para el pronóstico de caudales de deshielo.
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1Ingeniera Civil, Universidad de Chile – montse.artigas31@gmail.com
2Profesor Asociado, Departamento de Ingeniería Civil, Universidad de Chile. – xvargas@ing.uchile.cl

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