La elección del coeficiente de rugosidad de Manning es fundamental al momento de determinar un caudal y con ello realizar un modelamiento hidrológico, e hidráulico para luego diseñar una estructura hidráulica. En general se tiene una gran dificultad para elegir el coeficiente de rugosidad de Manning (n) debido a la variabilidad de los sedimentos que componen el lecho de un cauce natural como es un río, pues a falta de datos de campo, casi siempre se recurre a valores muy generales dados en tablas, lo que origina cierta incertidumbre en los diseños y modelamientos hidráulicos realizados. Por lo que el objetivo de este trabajo fue encontrar la correlación entre el coeficiente de rugosidad de Manning y el diámetro representativo del material areno gravoso que constituye el cauce del río Chonta, ubicado en la zona andina del Perú. Se realizaron mediciones de velocidad y profundidad, empleando un molinete hidrométrico, así como el muestreo sedimentológico en el lecho del río a efecto de obtener en campo valores numéricos del coeficiente de rugosidad de Manning. Culminadas las etapas de campo y laboratorio se encontraron las siguientes ecuaciones: n=0,0438 · k(1/6) y n=0,2399 · k2−0, 0083 · k+0, 0276, donde n es el coeficiente de rugosidad de Manning y k corresponde al diámetro representativo del lecho del río, cuyo valor ha sido determinado en campo mediante un análisis granulométrico y corresponde al diámetro 30 (d30).
La presente investigación se realizó con la finalidad de estimar la eficiencia de captación de agua contenida en la niebla y neblina en una zona de las alturas de la sierra norte del Perú, para ello se utilizaron atrapanieblas con diseño bidimensional de 24 m2 construidas con tres tipos de mallas: malla raschel, malla mosquitero y malla metálica, las cuales fueron ubicadas linealmente en forma transversal a la dirección del viento más predominante, se utilizó una estación meteorológica semi automática para la toma de datos in situ, los cuales luego de su procesamiento permitieron confirmar condiciones adecuadas para la captación de agua de la niebla y neblina. La Palma, una localidad altoandina de la sierra norte del Perú ubicada en la región Cajamarca con una altitud sobre los 2800 ms.n.m. fue el escenario para la aplicación de la investigación durante 92 días en los meses de noviembre, diciembre del año 2018 y enero del año 2019, encontrándose que en la totalidad de días de análisis se dieron las condiciones para captación de agua, concluyéndose que las eficiencias de captación con las tres mallas utilizadas son muy similares, siendo dichas eficiencias promedio 1,89 L/m2/d, 1,84 L/m2/d y 1,77 L/m2/d, para las mallas metálica, mosquitero y raschel respectivamente, los resultados encontrados fundamentan la implementación de este tipo de captación de agua no convencional en la zonas rurales altoandinas con déficit de agua para uso múltiple.
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Predecir el comportamiento hidrológico en cuencas hidrográficas compuestas por ecosistemas altoandinos que tienen una variedad de climas, con geología compleja, topografía muy variada y suelos con alto contenido de materia orgánica generadoras de una cobertura vegetal muy heterogénea es muy difícil, y si a ello se adiciona la escasez de información hidrométrica en las redes hidrográficas se genera gran incertidumbre al planificar el aprovechamiento del recurso hídrico. La tendencia predominante para la predicción es a través de modelos hidrológicos que relacionan precipitación y escorrentía, los cuales requieren información histórica no disponible en la mayoría de los casos. La aplicación de la técnica de redes neuronales artificiales, en contraste, permite disponer de una metodología adaptable a la información disponible en cada cuenca para analizar la relación entre precipitación y escorrentía, y gracias a su robustez se pueden obtener resultados con gran precisión. El objetivo de esta investigación fue estimar y predecir los caudales promedio mensuales para la cuenca del río Crisnejas, ubicada en la región norte de los Andes peruanos; para ello se contó con registros históricos de 12 estaciones meteorológicas y una estación hidrométrica, utilizando datos de caudal, precipitación, temperatura e índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI), mediante una red neuronal artificial del tipo perceptrón multicapa, con bondad de ajuste del 81 %. Luego, con el registro generado de caudales, se entrenó otra red del tipo recurrente para predecir caudales medios mensuales de ocho años con una bondad de ajuste del 71 %.
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