Predicción de caudales aplicando modelo de redes neuronales artificiales para la cuenca del río Huasco, región de Atacama, Chile

Resumen

En el desierto mas árido del mundo el tema hídrico es vital para el desarrollo de las actividades económicas que permiten subsistir en la zona. La vida se da en condiciones extraordinarias a pesar de tener un bajo caudal. Este permite ser utilizado como bebida, para la agricultura, minería y otras actividades que aportan al desarrollo del la Cuenca del Río Huasco. La Cuenca del Río Huasco se ubica entre los paralelos 28°30’ y los 29°40’ de latitud sur, con una extensión de 9.850 km². Donde el principal aporte hídrico proviene del régimen nival existentes en las zonas cordilleranas. Para el análisis se utiliza las redes neuronales artificiales que son un modelo matemático inspirado en el comportamiento biológico de las neuronas humanas. Están compuestas por una serie de procesadores llamados neuronas artificiales, los cuales son dispositivos simples de cálculo que incluyen un vector de entrada procedente del mundo exterior, en este caso variables ligadas al caudal como la cantidad de nieve, precipitaciones, entre otros, y proporciona una salida única que, para este caso, correspondería al caudal. Este modelo utiliza datos puntuales históricos de estaciones meteorológicas como el caudal, la temperatura del aire, y las precipitaciones liquidas. Además de esto utiliza información satelital de la cobertura nival diaria obtenidos desde el sensor MODIS a bordo de los satélites TERRA y AQUA. Asimismo para las precipitaciones liquidas diarias se utiliza la constelación de satélites llamada GPM.

Details

Presentation Type

Ponencia temática de un trabajo

Theme

Tecnologías en la sociedad

KEYWORDS

Teledetección, Python, SRM, Redes Neuronales, Linux, Gdal, MODIS, GPM

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