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Pronótico de alturas en cursos de llanura mediante el uso de un modelo de caja negra.

Ubicación: H 3289
Por: Scuderi, Carlos Marcelo.
Colaborador(es): Riccardi, Gerardo A | Zimmermann, Erik D.
Tipo de material: Artículos y capítulos.Tema(s): PRECIPITACION ATMOSFERICA | INUNDACION | METODOS DE OPTIMIZACION | MODELOS | MODELOS ESTADISTICOS En: Cuadernos del CURIHAM : revista de estudios sobre la cuestión hidroambiental Vol.20 (2014), p.33-57, grafs., tbls., mapasResumen: Las inundaciones son el desastre más frecuente en nuesro país, produciendo la mayor cantidad de afectados y daños materiales a la infraestructura y a la propiedad.. En este trabajo se presenta un tipo de modelo de caja negra denominado de redes funcionales, usado para pronótico de alturas en cursos de llanura, aplicado en cuencas del Gran Rosario.. Las variables de entrada son precipitación y nivel vinculado a un tiempo t[o], mientras que la salida está dada por niveles pronosticados para diferentes horizontes temporales t[pi].. A partir de los eventos observados, en promedio 10 por limnímetro, se calculan todas las combinaciones para constituir dos grupos:aprendizaje y validación.. La evaluación de los modelos se efectúa por medio de distintos estadísticos, entre ellos: diferencia máxima relativa y absoluta en el nivel pico, coeficiente de eficiencia de NashSutcliffe, raíz del error cuadrático medio y coeficientes de la recta de regresión.. Para los resultados presentados en este trabajo se alcanzaron valores medios en la diferencia en el nivel pico para 6 horas de pronóstico de 0.27 m en aprendizaje y de 0.33 m en validación.. La potencialidad del modelo es que puede ser aplicado en cualquier cuenca con datos de precipitación y niveles.
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Las inundaciones son el desastre más frecuente en nuesro país, produciendo la mayor cantidad de afectados y daños materiales a la infraestructura y a la propiedad.. En este trabajo se presenta un tipo de modelo de caja negra denominado de redes funcionales, usado para pronótico de alturas en cursos de llanura, aplicado en cuencas del Gran Rosario.. Las variables de entrada son precipitación y nivel vinculado a un tiempo t[o], mientras que la salida está dada por niveles pronosticados para diferentes horizontes temporales t[pi].. A partir de los eventos observados, en promedio 10 por limnímetro, se calculan todas las combinaciones para constituir dos grupos:aprendizaje y validación.. La evaluación de los modelos se efectúa por medio de distintos estadísticos, entre ellos: diferencia máxima relativa y absoluta en el nivel pico, coeficiente de eficiencia de NashSutcliffe, raíz del error cuadrático medio y coeficientes de la recta de regresión.. Para los resultados presentados en este trabajo se alcanzaron valores medios en la diferencia en el nivel pico para 6 horas de pronóstico de 0.27 m en aprendizaje y de 0.33 m en validación.. La potencialidad del modelo es que puede ser aplicado en cualquier cuenca con datos de precipitación y niveles.

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