| Journal: | Ecología aplicada |
| Database: | PERIÓDICA |
| System number: | 000436589 |
| ISSN: | 1726-2216 |
| Authors: | Aguila Ríos, Sandra del1 Mejía Marcacuzco, Jesús Abel2 |
| Institutions: | 1Universidad Nacional de San Cristóbal de Huamanga, Ayacucho, Huamanga. Perú 2Universidad Nacional Agraria La Molina, Lima. Perú |
| Year: | 2020 |
| Season: | Jul-Dic |
| Volumen: | 19 |
| Number: | 2 |
| Pages: | 77-85 |
| Country: | Perú |
| Language: | Español |
| Document type: | Artículo |
| Approach: | Analítico, descriptivo |
| Spanish abstract | El modelamiento estocástico de las descargas de un río es importante porque permite predecir su comportamiento a futuro, constituyéndose en una herramienta en la gestión de los recursos hídricos. En ese sentido, el objetivo del trabajo fue modelar las descargas medias anuales del río Pisco / Ica / Perú con el programa MAR1 (Modelo autorregresivo de orden 1), a través del análisis de su serie temporal, para simular y cuantificar su disponibilidad como parte del Servicio Ecosistémico Hidrológico (SEH) de provisión para distintos usos. Los estadísticos de la serie, parámetros del modelo y el ajuste a distribuciones de probabilidad teóricas, se obtuvieron con el uso del programa MAR1, que es un código computacional en MATLAB R2016a desarrollado específicamente para este trabajo, con el cual se tabularon y graficaron las salidas de descargas de las sucesivas simulaciones realizadas. Los resultados indican que el modelo autorregresivo de orden 1, ajustado a la distribución Gamma, es el más apropiado para modelar las descargas anuales del río Pisco, porque reportan el menor valor de la raíz del menor error medio cuadrático (RMEC). Las pruebas de bondad de ajuste estadística y gráfica reportan igualdad entre estadísticos históricos y simulados, verificándose el principio de aleatoriedad en los residuos de las series simuladas. Además, en la evaluación de los SEH de provisión, se estimó la disponibilidad del agua superficial con fines de almacenamiento, comprobándose la tendencia a la disminución de los volúmenes de descarga del río Pisco |
| English abstract | Stochastic modeling of the discharges of a river is important because it allows predicting its behavior in the future, becoming a tool for managing water resources. In this sense, the objective of the work was to model the average annual discharges of the Pisco / Ica / Peru River using the program MAR1 - Autoregressive model of order 1, through the analysis of its time series, to simulate and quantify its availability as part of the Hydrological Ecosystem Service (SEH) of provision for different uses. The statistics of the series, parameters of the model and the adjustment to theoretical probability distributions, were obtained with the use of the MAR1 program, which is a computational code in MATLAB R2016a developed specifically for this work, with which the outputs of downloads were tabulated and graphed of the successive simulations carried out. The results indicate that the autoregressive model of order 1 adjusted to the Gamma distribution is the most appropriate to model the annual discharges of the Pisco River, because it reports the lowest value of the root of the mean square error (RSME). The tests of goodness of statistical and graphic adjustment report equality between historical and simulated statistics, verifying the principle of randomness in the residuals of the simulated series. In addition, in the evaluation of the provision SEH, the availability of surface water for storage purposes was estimated, demonstrating the tendency to decrease the discharge volumes of the Pisco River |
| Disciplines: | Biología, Geociencias |
| Keyword: | Hidrología, Río Pisco, Perú, Modelos estocásticos, Modelos autorregresivos, Simulación, Recursos hídricos |
| Keyword: | Hydrology, Pisco river, Peru, Stochastic models, Autoregressive models, Simulation, Water resources |
| Full text: | https://biblat.unam.mx/hevila/Ecologiaaplicada/2020/vol19/no2/4.pdf |
