Modelización de los procesos hidrológicos en una pequeña cuenca bajo explotación de dehesa
- MANETA LÓPEZ MARCO POLO
- Susana Schnabel Director/a
- Victor Jetten Codirector/a
Universidad de defensa: Universidad de Extremadura
Fecha de defensa: 19 de mayo de 2006
- Jose María Humberto García Ruiz Presidente/a
- Antonio Ceballos Barbancho Secretario
- Adolfo Calvo Cases Vocal
- Francesc Gallart Gallego Vocal
- White Mary Vocal
Tipo: Tesis
Resumen
La tesis presenta el desarrollo y aplicación de un modelo matemático para simular los procesos hidrológicos en cuencas pequeñas en ambiente adehesados. Tras una revisión del conocimiento existente sobre el funcionamiento hidrológico de las zonas semiáridas y de revisar los modelos de simulación actualmente disponibles, el autor desarrolla un nuevo modelo que describe los procesos hidrológicos más importantes en el tiempo y en el espacio. El modelo, basado en una solución no lineal implícita de la onda cinemática para flujo superficial y canalizando, y en un modelo bidimensional para flujos saturados en medios porosos, es capaz de simular conjuntamente los flujos superficiales y superficiales y sus interacciones (flujos de retorno y flujos base en el canal). Incluye además un método para calcular la evapotranspiración real a partir de evaporación potencial y los efectos de la interceptación por parte del arbolado por lo que puede usarse de manera continua (multievento en el que hay recuperación de los potenciales de infiltración del suelo y de retención de retención de la vegetación). El modelo puede clasificarse como un modelo hidrológico dinámico y espacialmente distribuido con una fuerte base física. Una vez desarrollado el modelo, al autor lo aplica a una cuenca experimental de 100 hectáreas de superficie situada en una finca bajo explotación de dehesa en la provincia de Cáceres. La aplicación práctica propone un método para genera la base de datos necesaria para hacer funcionar le modelo a partir de datos puntuales experimentales. Una vez generada la base de datos, los parámetros más sensibles son calibrados usando un algoritmo de búsqueda local (algoritmo de Levenberg-Marquardt) en un contexto de optimización multiobjetivo.