Identificación de modelos estadísticos para la regionalización de los caudales máximos de la Cuenca Magdalena - Cauca

Esta regionalización consiste en una serie de modelos estadísticos que de una forma sencilla, permiten estimar caudales máximos de acuerdo con el periodo de retorno de diseño y el área aferente a la zona en cuestión; en todas aquellas regiones que estén contempladas dentro del área de estudio y en l...

Full description

Autores:
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2016
Institución:
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Repositorio:
RIUD: repositorio U. Distrital
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.udistrital.edu.co:11349/3212
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11349/3212
Palabra clave:
Modelos
Caudal
Estadística
Regionalización
Models
Flow
Statistics
Regionalization
Rights
License
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
id UDISTRITA2_f10047803eaaeb503ba90b61ccb9ff0a
oai_identifier_str oai:repository.udistrital.edu.co:11349/3212
network_acronym_str UDISTRITA2
network_name_str RIUD: repositorio U. Distrital
repository_id_str
dc.title.spa.fl_str_mv Identificación de modelos estadísticos para la regionalización de los caudales máximos de la Cuenca Magdalena - Cauca
dc.title.titleenglish.spa.fl_str_mv Identification of statistical models for regionalization of the maximum flows for the basin Magdalena - Cauca .
title Identificación de modelos estadísticos para la regionalización de los caudales máximos de la Cuenca Magdalena - Cauca
spellingShingle Identificación de modelos estadísticos para la regionalización de los caudales máximos de la Cuenca Magdalena - Cauca
Modelos
Caudal
Estadística
Regionalización
Models
Flow
Statistics
Regionalization
title_short Identificación de modelos estadísticos para la regionalización de los caudales máximos de la Cuenca Magdalena - Cauca
title_full Identificación de modelos estadísticos para la regionalización de los caudales máximos de la Cuenca Magdalena - Cauca
title_fullStr Identificación de modelos estadísticos para la regionalización de los caudales máximos de la Cuenca Magdalena - Cauca
title_full_unstemmed Identificación de modelos estadísticos para la regionalización de los caudales máximos de la Cuenca Magdalena - Cauca
title_sort Identificación de modelos estadísticos para la regionalización de los caudales máximos de la Cuenca Magdalena - Cauca
dc.contributor.advisor.spa.fl_str_mv Zamudio Huertas, Eduardo
dc.subject.spa.fl_str_mv Modelos
Caudal
Estadística
Regionalización
topic Modelos
Caudal
Estadística
Regionalización
Models
Flow
Statistics
Regionalization
dc.subject.keyword.spa.fl_str_mv Models
Flow
Statistics
Regionalization
description Esta regionalización consiste en una serie de modelos estadísticos que de una forma sencilla, permiten estimar caudales máximos de acuerdo con el periodo de retorno de diseño y el área aferente a la zona en cuestión; en todas aquellas regiones que estén contempladas dentro del área de estudio y en las que la información sea insuficiente o se imposibilite la medición. Así, la regionalización permitirá entonces la estimación de caudales máximos para diferentes periodos de retorno. En el desarrollo del presente proyecto se presentará una metodología para la regionalización de los caudales máximos de la cuenca Magdalena-Cauca y de sus cuencas afluentes principales, a partir de la información suministrada por el Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales (IDEAM), mediante la selección de registros históricos de las estaciones hidrométricas ubicadas geográficamente dentro de la cuenca.
publishDate 2016
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2016-08-18T22:47:01Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2016-08-18T22:47:01Z
dc.date.created.spa.fl_str_mv 2016-02-24
dc.type.driver.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.coar.spa.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
format http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/11349/3212
url http://hdl.handle.net/11349/3212
dc.language.iso.spa.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.*.fl_str_mv Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
dc.rights.coar.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.uri.*.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rights.acceso.spa.fl_str_mv Abierto (Texto Completo)
rights_invalid_str_mv Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abierto (Texto Completo)
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv pdf
institution Universidad Distrital Francisco José de Caldas
bitstream.url.fl_str_mv http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/3212/7/LeivaManzanoDannyAlexander2016.pdf.jpg
http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/3212/3/license_url
http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/3212/4/license_text
http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/3212/5/license_rdf
http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/3212/6/license.txt
http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/3212/1/LeivaManzanoDannyAlexander2016.pdf
http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/3212/2/LeivaManzanoDannyAlexander2016Anexos.zip
bitstream.checksum.fl_str_mv ffdf10c394663460686fb1fa2db4a553
924993ce0b3ba389f79f32a1b2735415
33af6f23fea3b848a02227818b46d2ee
b92763cfc0af52c7c868455edfaf3266
b204d61d4cc8bf0ee3a2b0e84c5755dd
2f6549e0a92e8efbaa3f6698578c4e7a
3ae61f225b5b5bff4532de385e300164
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio Institucional Universidad Distrital - RIUD
repository.mail.fl_str_mv repositorio@udistrital.edu.co
_version_ 1814111089381605376
spelling Zamudio Huertas, EduardoLeiva Manzano, Danny AlexanderRodríguez, Yonnathan2016-08-18T22:47:01Z2016-08-18T22:47:01Z2016-02-24http://hdl.handle.net/11349/3212Esta regionalización consiste en una serie de modelos estadísticos que de una forma sencilla, permiten estimar caudales máximos de acuerdo con el periodo de retorno de diseño y el área aferente a la zona en cuestión; en todas aquellas regiones que estén contempladas dentro del área de estudio y en las que la información sea insuficiente o se imposibilite la medición. Así, la regionalización permitirá entonces la estimación de caudales máximos para diferentes periodos de retorno. En el desarrollo del presente proyecto se presentará una metodología para la regionalización de los caudales máximos de la cuenca Magdalena-Cauca y de sus cuencas afluentes principales, a partir de la información suministrada por el Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales (IDEAM), mediante la selección de registros históricos de las estaciones hidrométricas ubicadas geográficamente dentro de la cuenca.This regionalization consist in a series of statistical models that in a simple way, allow to estimate peak flows in accordance with the design return period and the afferent area to the area in question; in all those regions that are contemplated within the study area and where the information is insufficient or the measurement does'nt be possible. Thus, regionalization will then allow the estimation of maximum flow rates for different return periods. In the development of this project a methodology for regionalization of peak flows of the Magdalena-Cauca basin and its main tributaries basins will be transmitted, from the information provided by the Institute of Hydrology, Meteorology and Environmental Studies (IDEAM) by selecting historical records of hydrometric stations located geographically within the basin.pdfspaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Abierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2ModelosCaudalEstadísticaRegionalizaciónModelsFlowStatisticsRegionalizationIdentificación de modelos estadísticos para la regionalización de los caudales máximos de la Cuenca Magdalena - CaucaIdentification of statistical models for regionalization of the maximum flows for the basin Magdalena - Cauca .info:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTHUMBNAILLeivaManzanoDannyAlexander2016.pdf.jpgLeivaManzanoDannyAlexander2016.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg4977http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/3212/7/LeivaManzanoDannyAlexander2016.pdf.jpgffdf10c394663460686fb1fa2db4a553MD57open accessCC-LICENSElicense_urllicense_urltext/plain; charset=utf-849http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/3212/3/license_url924993ce0b3ba389f79f32a1b2735415MD53open accesslicense_textlicense_texttext/html; charset=utf-822333http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/3212/4/license_text33af6f23fea3b848a02227818b46d2eeMD54open accesslicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-823748http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/3212/5/license_rdfb92763cfc0af52c7c868455edfaf3266MD55open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-85896http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/3212/6/license.txtb204d61d4cc8bf0ee3a2b0e84c5755ddMD56open accessORIGINALLeivaManzanoDannyAlexander2016.pdfLeivaManzanoDannyAlexander2016.pdfTrabajo de gradoapplication/pdf3346895http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/3212/1/LeivaManzanoDannyAlexander2016.pdf2f6549e0a92e8efbaa3f6698578c4e7aMD51open accessLeivaManzanoDannyAlexander2016Anexos.zipLeivaManzanoDannyAlexander2016Anexos.zipAnexoapplication/octet-stream69914817http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/3212/2/LeivaManzanoDannyAlexander2016Anexos.zip3ae61f225b5b5bff4532de385e300164MD52open access11349/3212oai:repository.udistrital.edu.co:11349/32122023-06-13 11:04:08.189open accessRepositorio Institucional Universidad Distrital - RIUDrepositorio@udistrital.edu.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