Pronóstico del caudal del río Cravo sur, sector del Morro – Puente la Cabuya, departamento de Casanare, Colombia
Colombia presenta una gran red hidrográfica en la región de los llanos orientales donde el Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales IDEAM cuenta con estaciones hidrometeorológicas capaces de llevar registros de lluvia en el tiempo, siendo estas necesarias para la realización de...
Main Authors: | , |
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Format: | Article |
Language: | Spanish |
Published: |
UNAD
2019-12-01
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Series: | Revista de Investigación Agraria y Ambiental |
Online Access: | https://hemeroteca.unad.edu.co/index.php/riaa/article/view/2840 |
Summary: | Colombia presenta una gran red hidrográfica en la región de los llanos orientales donde el Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales IDEAM cuenta con estaciones hidrometeorológicas capaces de llevar registros de lluvia en el tiempo, siendo estas necesarias para la realización de estudios que permitan efectuar seguimiento a esta red y así fundamentar la toma de decisiones en sectores que se ven afectados por las variaciones climáticas que se presentan.
De acuerdo a la situación mencionada, se pretende pronosticar el caudal circundante al Municipio de Yopal y obtener elementos que sirvan de base para prever y minimizar riesgos especialmente al sector del agro colombiano el cual, es característico de esta región.
Se plantea un estudio de caso del caudal en la cuenca media del Río Cravo Sur en una serie temporal de periodicidad mensual desde el año 1975 hasta el 2014, luego se realiza un análisis exploratorio de datos el cual, permite visualizar los estadísticos descriptivos que sirven para evaluar el comportamiento general de la serie, posteriormente se analiza la misma con el fin de determinar el modelo más apropiado para el pronóstico.
Como resultado, se determinó que, a lo largo del tiempo, los caudales tienden levemente a aumentar, pero sin generar riesgos superiores a los que en la actualidad está expuesta la región especialmente en épocas de constantes lluvias; esta estimación se ajusta a las características propias de la estación y depende única y exclusivamente de su historia.
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ISSN: | 2145-6097 2145-6453 |