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El modelo de escorrentía de las lluvias es uno de los eventos más utilizados en la hidrología. Determina la señal de escorrentía que sale de la cuenca a partir de la señal de lluvia recibida por la cuenca. El presente estudio desarrolla un enfoque distribuido para simular el proceso de escorrentía de las precipitaciones de una cuenca. La cuenca de captación se ha dividido en un número de divisiones igual al número de estaciones de pluviómetros. También se desarrolla un modelo de bulto utilizando el promedio de precipitaciones de la cuenca. En el caso del modelo de bulto, la precipitación media…mehr

Produktbeschreibung
El modelo de escorrentía de las lluvias es uno de los eventos más utilizados en la hidrología. Determina la señal de escorrentía que sale de la cuenca a partir de la señal de lluvia recibida por la cuenca. El presente estudio desarrolla un enfoque distribuido para simular el proceso de escorrentía de las precipitaciones de una cuenca. La cuenca de captación se ha dividido en un número de divisiones igual al número de estaciones de pluviómetros. También se desarrolla un modelo de bulto utilizando el promedio de precipitaciones de la cuenca. En el caso del modelo de bulto, la precipitación media se calcula utilizando el método del polígono asiático. A fin de estimar la escorrentía de los eventos de precipitación, deben calcularse los parámetros de tasa de pérdida o infiltración de la cuenca, que es un insumo básico para la modelización de la escorrentía de las precipitaciones. La capacidad de infiltración de la cuenca depende del uso de la tierra y de las propiedades del suelo. Por lo tanto, la estimación de los parámetros de infiltración o el número de la curva de la cuenca se hace inicialmente. Se formula y resuelve un modelo inverso para estimar los números de curva para los modelos de bulto y distribuido.
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Autorenporträt
Er. Dilip Kumar, profesor adjunto de ingeniería civil. Departamento de G.B.Pant Engg.College, Pauri (Reino Unido). Hizo su B.Tech. de AAU, Allahabad y M.Tech (WREM) del I.I.T. Guwahati (Assam). Ha publicado cuatro trabajos de investigación. Su área de trabajo es el modelado hidrológico, la optimización y la red neuronal artificial.