Modelación hidrológica de largo plazo en la cuenca baja del Río Magdalena

dc.contributorCardona Almeida, César
dc.contributorCanales Vega, Fausto
dc.creatorDe La Parra Tovar, Ernesto Ricardo
dc.creatorTurizo Martínez, Jesús Isaac
dc.date2021-01-29T21:08:23Z
dc.date2021-01-29T21:08:23Z
dc.date2020
dc.date.accessioned2023-10-03T19:04:10Z
dc.date.available2023-10-03T19:04:10Z
dc.identifierhttps://hdl.handle.net/11323/7804
dc.identifierCorporación Universidad de la Costa
dc.identifierREDICUC - Repositorio CUC
dc.identifierhttps://repositorio.cuc.edu.co/
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/9167352
dc.descriptionA long term forecast of river levels is beneficial for entities in charge of preparing control measures, flood risk prevention, as well as for other entities interested in these long term level forecasts. The objective of this research project is to implement a long term hydrological model, these models will be made through the use of the ARIMA function in its "AR" or auto-regression form, also the model based on an artificial neural network (RNA) of multilayer perception type will be implemented, when implementing these two models it is sought to measure their efficiency by means of the coefficient of efficiency NSE, its quadratic error RMSE, finally, the Mann-Kendall analysis will identify sets of trends in the input data obtained from the IDEAM database, each of these parameters will help to define which forecast model has a better behavior in relation to its real data. Discussions and conclusions will be drawn from these forecasts and the parameters used to measure their efficiency and error.
dc.descriptionUn pronóstico de largo plazo de los niveles del río es beneficioso para las entidades encargadas de la preparación de medidas de control, prevención del riesgo de inundaciones, como también para otras entidades interesadas en estos pronósticos de niveles a largo plazo. El objetivo de este proyecto de investigación es implementar un modelo hidrológico de largo plazo, estos modelos se realizarán a través del uso de la función ARIMA en su forma “AR” o auto regresiva, también se implementará el modelo basado en una red neuronal artificial (RNA) de tipo perceptrón multicapa, al implementar estos dos modelos se busca medir su eficiencia por medio del coeficiente de eficiencia NSE, su error cuadrático RMSE, finalmente el análisis Mann-Kendall el cual permitirá identificar conjuntos de tendencias en los datos de entrada de nivel del rio obtenidos por medio de la base de datos del IDEAM, cada uno de estos parámetros serán de ayuda para definir qué modelo de pronóstico presenta un mejor comportamiento en relación a su dato real, se plantearan discusiones y conclusiones a partir de estos pronósticos arrojados y los parámetros usados para medir su eficiencia y error.
dc.formatapplication/pdf
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dc.languagespa
dc.publisherCorporación Universidad de la Costa
dc.publisherIngeniería Civil
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dc.rightsAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.subjectForecast
dc.subjectLevel
dc.subjectArima
dc.subjectRNA
dc.subjectModel
dc.subjectHydrological
dc.subjectData
dc.subjectTrend
dc.subjectPronóstico
dc.subjectNivel
dc.subjectModelo
dc.subjectHidrológico
dc.subjectDatos
dc.subjectTendencia
dc.titleModelación hidrológica de largo plazo en la cuenca baja del Río Magdalena
dc.typeTrabajo de grado - Pregrado
dc.typehttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.typeText
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.typehttp://purl.org/redcol/resource_type/TP
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.typehttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa


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