Diseño metodológico para la simulación del balance hídrico de una represa: caso Tunja, Colombia

• Autores: María Camila Osso Rodríguez, Sergio Cabrales Arévalo, John William Rosso Murillo
• Localización: Revista Científica, ISSN 0124-2253, ISSN-e 2344-8350, Vol. 29, Nº. 2, 2017 (Ejemplar dedicado a: SCIENCE, ENGINEERING AND SCIENCE EDUCATION (May-Agust)), págs. 230-248
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Methodological design to simulate the water balance of a dam: Tunja, Colombia case
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• Resumen
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    En este trabajo se aplica la técnica de simulación de Monte Carlo para modelar el balance hídrico de una represa que surte de agua potable a la ciudad de Tunja en Colombia. Se analizan dos fuentes alternas de agua potable. Con el modelo se establece que la mejor fuente alternativa para el abastecimiento de agua para Tunja en los próximos cuarenta años es el embalse de La Copa.Se desarrolla un método para ajustar la precipitación, la infiltración, la escorrentía, la evapotranspiración, y el caudal subterráneo y el de extracción; a variables aleatorias. Las proyecciones generadas por medio de esta simulación son estimaciones realistas, ya que la simulación de Monte Carlo permite modelar los flujos de entrada y de salida pertenecientes al balance hídrico como variables estocásticas, de manera que se incluye la incertidumbre inherente a eventos naturales como las condiciones climáticas.

  • English

    In this work, we use Monte Carlo simulation in order to model the water balance of a dam, which provides water for human consumption to Tunja in Colombia. This model predicts that the best alternative source of water for human consumption for next 40 years in Tunja is La Copa dam. The authors developed a method to adjust our results to precipitations, infiltration, runoff, evapotranspiration, and the subsurface flow and extraction flow; into random variables. Our projections are realistic since Monte Carlo simulation allows us to model input and output flows from water balance, as stochastic variables, so including uncertainty associated with possible states of the nature; for example, weather conditions.