Spatio-temporal prediction of water production in basins without records

• Adriana Mercedes Márquez Romance ^[1] ; Edilberto Guevara Pérez ^[1] ; Sergio Alejandro Pérez Pacheco ^[1] ; Eduardo Buroz Castillo ^[2]
  1. [1] Universidad de Carabobo

     Universidad de Carabobo

     Venezuela

     
  2. [2] Universidad Central de Venezuela

     Universidad Central de Venezuela

     Venezuela

     
• Localización: DYNA: revista de la Facultad de Minas. Universidad Nacional de Colombia. Sede Medellín, ISSN 0012-7353, Vol. 89, Nº. 220, 2022, págs. 110-120
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Predicción espacio-temporal de la producción de agua en cuencas sin registros
• Enlaces
  • Texto completo (pdf)
• Resumen
  • español

    En este estudio, la predicción espacio-temporal de la producción de agua se realizó en dos microcuencas sin registros meteorológicos, ubicadas en Venezuela. Las características geomorfológicas de microcuencas se obtuvieron utilizando modelos digitales de elevación adquiridos del satélite ALOS PALSAR. Se incluyeron dos modelos, el primero involucró componentes determinísticos y estocásticos, calibrados usando dos series de tiempo (ST). ST-1 consistió en registros de 227 estaciones de precipitación y 62 estaciones de evaporación recopilados por Ministerio de Ambiente durante 1980-1999. ST-2 incluyó registros de 28 estaciones de precipitación y 18 estaciones de evapotranspiración recopilados por Instituto Nacional de Meteorología durante 2015-2018. El segundo modelo estimó precipitación efectiva a partir de mapas de precipitación ST-2, coeficiente de escorrentía, predicción del uso y cobertura terrestre (UCT). Los UCTs se estimaron desde 59 imágenes Landsat 8OLI para 2015-2018. La validación se realizó con observaciones de Compañía Central Hidrológica, resultando coeficientes de determinación superiores a 0.95.

  • English

    This study carried out the spatio-temporal prediction of water production in two micro-basins without records, located in Venezuela. Geomorphological characteristics of micro-basins were obtained using digital elevation models acquired from ALOS PALSAR satellite. Two models were included for spatio-temporal prediction of hydrometeorological variables. The first model involved deterministic and stochastic components, calibrated using two-time series (TS). TS-1 consisted of records from 227 precipitation stations and 62 evaporation stations managed by the Environment Ministry during 1980-1999. TS-2 included records from 28 precipitation stations and 18 evapotranspiration stations collected by the National Institute of Meteorology and Hydrology during 2015-2018. The second modelestimated effective precipitation from TS-2 precipitation maps, runoff coefficient from land use and land cover (LULC) prediction. The LULC was estimated on 59 Landsat 8OLI images for 2015-2018. The validation was carried out with observations of the Hydrological Central Company, resulting in determination coefficients upper to 0.95.