Tesis:
Pronóstico probabilístico de caudales de avenida mediante redes Bayesianas aplicadas sobre un modelo hidrológico distribuido.
- Autor: MEDIERO ORDUÑA, Luis Jesús
- Título: Pronóstico probabilístico de caudales de avenida mediante redes Bayesianas aplicadas sobre un modelo hidrológico distribuido.
- Fecha: 2007
- Materia: Sin materia definida
- Escuela: E.T.S. DE INGENIEROS DE CAMINOS, CANALES Y PUERTOS
- Departamentos: INGENIERIA CIVIL: HIDRAULICA Y ENERGETICA
- Acceso electrónico:
- Director/a 1º: GARROTE DE MARCOS, Luis
- Director/a 2º: MOLINA GONZALEZ, Martín
- Resumen: La presente tesis muestra el desarrollo de un modelo de pronóstico probabilístico de caudales con aplicación al proceso de toma de decisiones en una situación real de avenidas. El modelo de pronóstico se fundamenta en la combinación de un conjunto de herramientas que permiten la simulación del comportamiento hidrológico de la cuenca y un modelo de redes Bayesianas que permite captar la variabilidad e incertidumbre de los procesos hidrológicos desde un punto de vista probabilístico. El modelo de pronóstico suministra distribuciones de probabilidad de ocurrencia del caudal para diferentes Intervalos de tiempo en el futuro, a partir de las condiciones Iniciales en la cuenca y la lluvia antecedente. El modelo de pronóstico se fundamenta en la representación dé una cuenca hidrológica mediante la aplicación de un método de aprendizaje basado en casos. Se ha obtenida el conjunto de posibles eventos de lluvia que se pueden dar en la cuenca mediante la utilización de un simulador estocástico de generación de lluvia. El comportamiento hidrológico de la cuenca ha sido representado mediante la conjunción de un modelo hidrológico distribuido que simula el proceso lluvia-escorrentía, un módulo de embalses que permite simular el proceso de laminación en los mismos y un módulo de transporte de caudal que simula el comportamiento en los cauces. Toda esta cantidad de datos sintéticos generados ha sido tratada mediante redes Bayesianas. Las redes Bayesianas creadas han sido aprendidas con un primer conjunto de datos sintéticos. La validez de cada una de las redes Bayesianas ha sido verificada mediante la aplicación de una metodología de validación generada en función de la cuantificación de la calidad de los atributos que influyen en la calidad de un pronóstico probabilístico y la obtención de los valores de calidad global para cada una de las redes Bayesianas. La metodología ha sido aplicada a la cuenca del río Manzanares, mediante la conjunción del simulador estocástico de lluvia Sim Torm y el modelo hidrológico distribuido RIBS. Se han generado dos conjuntos de 8700 episodios sintéticos, que constituyen 1.348.500 valores para cada una de las variables. El primer conjunto se ha utilizado para realizar el proceso de aprendizaje de las redes Bayesianas y el segundo conjunto para realizar el proceso de validación. La validación del modelo ha dado como resultado una utilidad satisfactoria del modelo probabilístico de pronóstico basado en redes Bayesianas como herramienta de ayuda en una situación de avenida.