header image

Predicción de caudales en ausencia de datos de terreno

¿Cómo predecir caudales en ausencia de datos de terreno?

Este desafío es particularmente difícil en regiones montañosas donde predomina la nieve. Los datos más importantes usualmente no pueden ser obtenidos y los pronósticos se ven obstaculizados por la falta de mediciones oportunas de la cantidad de nieve.

Los métodos de percepción remota, computación en nubes web y el mapeo interactivo web ofrecen un nuevo paradigma para proporcionar la información clave de caudales a los tomadores de decisión del recurso hídrico.

Este proyecto prototipo desarrolla herramientas de computación en nubes web para predecir caudales en cuencas donde el deshielo de nieve es un contribuyente principal a la cuenca. El proyecto se basa en un Modelo de Pronóstico de Cobertura Nival (MPCN) que predice caudales promedio mensuales con un tiempo de espera de un mes (Sproles et al. 2016). El modelo y los cálculos no requieren habilidades de programación ni propiedad intelectual de software.

El modelo y los cálculos se describen a continuación en tres secciones: recomendamos abordarlos en orden.

El primer paso –  Una descripción básica del modelo, cómo funciona y los datos requeridos.
A continuación – Un video tutorial del marco de referencia de la computación en nube web, una explicación  de los cálculos de Frecuencia de Cobertura Nival (FCN)  y de cómo exportar los datos desde la nube web.
Y finalmente –  Un tutorial de aprendizaje práctico del modelo con ejemplos de tres cuencas diferentes.

El financiamiento de este proyecto es provisto por la Federación de Colaboradores de Información de Ciencias de la Tierra (ESIP por sus siglas en ingles).

Print Friendly, PDF & Email