Parametrización de modelos matemáticos hidrológicos aplicados a sistemas de llanura: estimación de la humedad superficial del suelo

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dc.contributor.advisorZimmermann, Erik
dc.contributor.coadvisorCotlier, Carlos
dc.creatorSuárez Buitrago, Ángela Mildred
dc.date.accessioned2024-12-05T19:03:57Z
dc.date.available2024-12-05T19:03:57Z
dc.date.issued2024-09
dc.description.abstractLa estimación de humedad superficial del suelo (HS) es un parámetro de gran importancia en diversos procesos hidrológicos, debido a que representa una variable de estado clave en el ciclo hidrológico. En esta área, su correcta estimación y comprensión dinámica espacio-temporal es trascendente a la hora de realizar modelaciones de predicción meteorológica e hidrológica en los sistemas de alerta temprana, permitiendo mejorar la calibración de los modelos de escorrentía que en consecuencia, contribuyen en la formulación y planificación de políticas de prevención tanto de inundaciones como de alivio o alerta temprana de sequía y calentamiento global. La presente investigación utiliza la oferta de sensores remotos para desarrollar una modelación que permita estimar la HS a través de las imágenes satelitales Landsat 5 TM. El trabajo metodológico desarrollado, correlacionó datos de HS tomadas espacio temporalmente en una parcela piloto ubicada a 2Km del Sudoeste de la ciudad de Rosario, con las reflectancias de las imágenes satelitales, coincidentes con el día y hora del trabajo de campaña. Mediante un proceso de regresión, se realizaron análisis estadísticos de modelación donde se examinaron diferentes combinaciones de variables. Como resultado se obtuvo una modelación paramétrica satisfactoria (r² =0,88) para las variables NDVI, NDWI, bandas 1, 4 y 5. Posteriormente, se aplica el modelo a nivel de cuenca, donde, a partir de tormentas monitoreadas, se estiman los escurrimientos netos mediante un modelo hidrológico-hidráulico, los cuales se comparan con los valores observados. Aunque la modelación es satisfactoria, se observaron diferencias entre las humedades estimadas y las observadas con la imagen satelital, debido al desfasaje temporal entre el paso del satélite y el momento del evento. Para tener en cuenta los eventos climáticos que ocurren durante este desfasaje, se propuso un coeficiente correctivo que actualiza el patrón de humedad estimado por la imagen satelital, mediante el uso de un índice de precipitación antecedente. Esto mejora notablemente la HS. Finalmente, se presentan las conclusiones y recomendaciones correspondientes.
dc.description.abstractEstimating soil moisture (SM) has an important role in diverse hydrological processes because of its importance as a variable in the hydrological cycle. In this field, the correct estimation and the understanding of its dynamic temporal-space changes is critical while developing meteorological and climate predictive models in flood warning systems, allowing to improve calibration in the runoff models that contribute to formulate and plan for prevention policies both for flooding prevention and mitigation and early alert of droughts and global warning. This research study utilizes the diverse group of remote sensing instruments to develop a model that allows the user to estimate soil moisture through the analysis of Landsat 5TM satellite images. The methodology developed correlates soil moisture data taken with timespace variability in a pilot parcel located 2km northeast of Rosario (Argentina) using reflectance data from images taken the same day and time that the soil samples taken in the parcel for correlation. Using statistic regression technique, the data was analyzed verifying different combination of variables, obtaining a satisfactory statistical model (r²=0.88) using the variables NDVI, NDWI, bands 1, 4 and 5. Later, the model is applied to the basin area, where the net runoffs are calculated from rain data taken from monitored storm events using a hydrological– hydraulical model and compared with the real runoffs measured during those events. Although the results of the model are satisfactory, there is a deviation from the runoff values predicted versus measured due mainly to the temporal split between the storm event and the closest date satellite image available. To mitigate the deviation, it is proposed to apply a corrective coefficient to the soil moisture obtained from the satellite image using the model. This coefficient intends to correct the deviation generated by the temporal difference between the event and the moment the image was generated. This correction is implemented utilizing the antecedent precipitation index and it improves significantly the runoff prediction. Finally, conclusions and recommendations are issued for further study.
dc.description.filFil: Suárez Buitrago, Ángela Mildred. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.
dc.description.versionpeerreviewed
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/2133/28327
dc.language.isoes
dc.rightsopenAccess
dc.rights.holderSuárez Buitrago, Ángela Mildred
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.subjectHumedad
dc.subjectSuelo
dc.subjectLandsat 5TM
dc.subjectHidrología
dc.subjectParametrización
dc.subjectHidraúlica
dc.titleParametrización de modelos matemáticos hidrológicos aplicados a sistemas de llanura: estimación de la humedad superficial del suelo
dc.typetesis
dc.type.collectiontesis
dc.type.othertesis de doctorado
dc.type.versionacceptedVersion
lom.educational.contextposgrado
lom.educational.difficultydificil
lom.educational.typicalAgeRangeadultos

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