Implementación de un ensamble de modelos hidrológicos para estudiar el impacto de la variabilidad y el cambio climático en los recursos hídricos en ecosistemas de páramo en Colombia. Caso de estudio, río Chuza, Páramo de Chingaza
dc.contributor.advisor | Rodríguez Sandoval, Erasmo Alfredo | spa |
dc.contributor.author | Torres Torres, Laura Constanza | spa |
dc.contributor.researchgroup | Grupo de Investigación en Ingeniería de Recursos Hidrícos Gireh | spa |
dc.coverage.country | Colombia | spa |
dc.coverage.region | Cundinamarca | spa |
dc.coverage.region | Meta | spa |
dc.date.accessioned | 2025-03-04T15:45:08Z | |
dc.date.available | 2025-03-04T15:45:08Z | |
dc.date.issued | 2025 | |
dc.description | ilustraciones, diagramas, fotografías, mapas, tablas | spa |
dc.description.abstract | A través del tiempo, la modelación hidrológica ha sido utilizada con diferentes propósitos, entre ellos, la evaluación del impacto de escenarios de cambio climático en los recursos hídricos de una cuenca. Sin embargo, lo usual ha sido emplear un único modelo hidrológico, lo cual puede derivar en errores y sesgos debido a su incertidumbre estructural. Por ello, en el presente estudio se realizó la evaluación de los posibles impactos del cambio climático en la cuenca del río Chuza en el páramo de Chingaza, parte de uno de los sistemas de abastecimiento de agua potable de la ciudad de Bogotá. Esta evaluación se realizó a través de la construcción de un ensamble hidrológico por la metodología de Granger Ramanathan en su variante C. Los escenarios de cambio climático empleados se obtuvieron de proyecciones de dos GCMs: CMCC-ESM2 y ECEarth3-CC, y se construyeron con la metodología delta change para las trayectorias SSP2- 4.5 y SSP5-8.5. Como resultados, en primer lugar, se obtuvo que el ensamble construido mejora las métricas individuales encontradas, tanto para el periodo de calibración como de validación. Respecto a los posibles impactos del cambio climático, se observa que la trayectoria SSP2-4.5 proyecta caudales mayores que la trayectoria SSP5-8.5, y que para el 25% de los escenarios futuros el caudal disminuye, especialmente para la trayectoria menos optimista. Los resultados obtenidos representan solamente un posible futuro acerca del posible riesgo de disminución de caudales que podría afectar el abastecimiento de la ciudad de Bogotá en el largo plazo (Texto tomado de la fuente). | spa |
dc.description.abstract | Historically, hydrologic modeling has served different purposes, among them, the assessment of the impact of climate change scenarios. However, a single hydrological model is usually employed, which can lead to errors and biases due to the structural uncertainty of the model. Therefore, the present study has evaluated the possible impacts of climate change in the Chuza river basin in the Chingaza páramo, part of one of the water supply systems of the city of Bogotá. This through the construction of a hydrological ensemble using the Granger Ramanathan methodology in its variant C. The climate change scenarios were obtained from projections of two GCMs: CMCC-ESM2 and EC-Earth3-CC and constructed with the delta change methodology for the SSP2-4.5 and SSP5-8.5 trajectories. First, it was obtained that the constructed ensemble improves the metrics obtained for individual models for both the calibration and validation periods. Regarding the possible impacts of climate change, it was observed that the SSP2-4.5 trajectory projects higher flows than the SSP5-8.5 trajectory, and that for 25% of the future scenarios the flow decreases, especially for the less optimistic trajectory. The results obtained represent only a possible future about the potential risk of flow decrease that could affect the water supply of the city of Bogota in the long term. | eng |
dc.description.degreelevel | Maestría | spa |
dc.description.degreename | Magíster en Ingeniería - Recursos Hidráulicos | spa |
dc.description.methods | La metodología se planteó en cuatro fases, representadas en la Figura 3-1, alineadas con los objetivos presentados en la introducción y guiadas por lo planteado en el Protocolo de modelación hidrológica e hidráulica propuesto por IDEAM (2018) y en lo propuesto por Beven (2012). De igual manera, en la Figura 3-2 se presenta la metodología secuencial que rigió lo desarrollado en el presente documento. | spa |
dc.description.researcharea | Hidrología y meteorología | spa |
dc.format.extent | xx, 257 páginas | spa |
dc.format.mimetype | application/pdf | spa |
dc.identifier.instname | Universidad Nacional de Colombia | spa |
dc.identifier.reponame | Repositorio Institucional Universidad Nacional de Colombia | spa |
dc.identifier.repourl | https://repositorio.unal.edu.co/ | spa |
dc.identifier.uri | https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/87585 | |
dc.language.iso | spa | spa |
dc.publisher | Universidad Nacional de Colombia | spa |
dc.publisher.branch | Universidad Nacional de Colombia - Sede Bogotá | spa |
dc.publisher.faculty | Facultad de Ingeniería | spa |
dc.publisher.place | Bogotá, Colombia | spa |
dc.publisher.program | Bogotá - Ingeniería - Maestría en Ingeniería - Recursos Hidráulicos | spa |
dc.relation.references | Abadi, M., Agarwal, A., Barham, P., Brevdo, E., Chen, Z., Citro, C., Corrado, G. S., Davis, A., Dean, J., Devin, M., Ghemawat, S., Goodfellow, I., Harp, A., Irving, G., Isard, M., Jia, Y., Jozefowicz, R., Kaiser, L., Kudlur, M., … Zheng, X. (2016). TensorFlow: Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems (Versión 2). arXiv. https://doi.org/10.48550/ARXIV.1603.04467 | spa |
dc.relation.references | Ajami, N. K., Duan, Q., Gao, X., & Sorooshian, S. (2006). Multimodel Combination Techniques for Analysis of Hydrological Simulations: Application to Distributed Model Intercomparison Project Results. Journal of Hydrometeorology, 7(4), 755-768. https://doi.org/10.1175/JHM519.1 | spa |
dc.relation.references | Ajami, N. K., Duan, Q., & Sorooshian, S. (2007). An integrated hydrologic Bayesian multimodel combination framework: Confronting input, parameter, and model structural uncertainty in hydrologic prediction. Water Resources Research, 43(1), 2005WR004745. https://doi.org/10.1029/2005WR004745 | spa |
dc.relation.references | Allen, R., Pereira, L., Raes, D., & Smith, M. (2006). Evapotranspiración del cultivo. Guías para la determinación de los requerimientos de agua de los cultivos. Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura. | spa |
dc.relation.references | Ambroise, B., Beven, K., & Freer, J. (1996). Toward a Generalization of the TOPMODEL Concepts: Topographic Indices of Hydrological Similarity. Water Resources Research, 32(7), 2135-2145. https://doi.org/10.1029/95WR03716 | spa |
dc.relation.references | Anandhi, A., Frei, A., Pierson, D. C., Schneiderman, E. M., Zion, M. S., Lounsbury, D., & Matonse, A. H. (2011). Examination of change factor methodologies for climate change impact assessment. Water Resources Research, 47(3), 2010WR009104. https://doi.org/10.1029/2010WR009104 | spa |
dc.relation.references | Arias, P. A., Ortega, G., Villegas, L. D., & Martínez, J. A. (2021). Colombian climatology in CMIP5/CMIP6 models: Persistent biases and improvements. Revista Facultad de Ingeniería Universidad de Antioquia. https://doi.org/10.17533/udea.redin.20210525 | spa |
dc.relation.references | Arias, P. A., Villegas, L. D., Mesa, O. J., Pabón, J. D., Arango, J., Arango-Aramburo, S., Armenteras, D., Barahona, R., Berrouet, L., Barco, J., Cardona, Y., Carvajal-Escobar, Y., Ceballos-Bonilla, L. I., Cerón, W. L., Escobar, J. H., González, C., Hoyos, I. C., Hoyos, N., Jaramillo, C., … Zuluaga, M. D. (2022). Implicaciones metodológicas e inconsistencias de la Tercera Comunicación Nacional sobre Cambio Climático de Colombia. Revista de la Academia Colombiana de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales, 46(180), 769-794. https://doi.org/10.18257/raccefyn.1705 | spa |
dc.relation.references | Arsenault, R., Gatien, P., Renaud, B., Brissette, F., & Martel, J.-L. (2015). A comparative analysis of 9 multi-model averaging approaches in hydrological continuous streamflow simulation. Journal of Hydrology, 529, 754-767. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2015.09.001 | spa |
dc.relation.references | Ayzel, G., & Heistermann, M. (2021). The effect of calibration data length on the performance of a conceptual hydrological model versus LSTM and GRU: A case study for six basins from the CAMELS dataset. Computers & Geosciences, 149, 104708. https://doi.org/10.1016/j.cageo.2021.104708 | spa |
dc.relation.references | Bai, P., Liu, X., & Xie, J. (2021). Simulating runoff under changing climatic conditions: A comparison of the long short-term memory network with two conceptual hydrologic models. Journal of Hydrology, 592, 125779. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2020.125779 | spa |
dc.relation.references | Banda, V. D., Dzwairo, R. B., Singh, S. K., & Kanyerere, T. (2022). Hydrological Modelling and Climate Adaptation under Changing Climate: A Review with a Focus in Sub-Saharan Africa. Water, 14(24), 4031. https://doi.org/10.3390/w14244031 | spa |
dc.relation.references | Bartles, M., Brauer, T., Ho, D., Fleming, M., Karlovits, G., Pak, J., Van, N., & Willis, J. (2022, enero 19). Hydrologic Modeling System HEC-HMS. User’s Manual. Hydrologic Engineering Center (CEIWR-HEC), Institute for Water Resources, U.S. Army Corps of Engineers. https://www.hec.usace.army.mil/confluence/hmsdocs/hmsum/latest/report-documentation-page | spa |
dc.relation.references | Bastola, S., Murphy, C., & Sweeney, J. (2011). The role of hydrological modelling uncertainties in climate change impact assessments of Irish river catchments. Advances in Water Resources, 34(5), 562-576. https://doi.org/10.1016/j.advwatres.2011.01.008 | spa |
dc.relation.references | Bates, J. M., & Granger, C. W. J. (1969). The Combination of Forecasts. OR, 20(4), 451. https://doi.org/10.2307/3008764 | spa |
dc.relation.references | Beven, K., & Freer, J. (2001). A dynamic TOPMODEL. Hydrological Processes, 15(10), 1993-2011. https://doi.org/10.1002/hyp.252 | spa |
dc.relation.references | Beven, K. J. (2012). Rainfall-runoff modelling: The primer (2nd ed). Wiley-Blackwell. | spa |
dc.relation.references | Beven, K. J., & Kirkby, M. J. (1979). A physically based, variable contributing area model of basin hydrology / Un modèle à base physique de zone d’appel variable de l’hydrologie du bassin versant. Hydrological Sciences Bulletin, 24(1), 43-69. https://doi.org/10.1080/02626667909491834 | spa |
dc.relation.references | Beven, K. J., Lamb, R., Quinn, P. F., Romanowicz, R., & Freer, J. (Eds.). (1995). TOPMODEL. En Singh, V.P., Computer models of watershed hydrology (Revised edition, pp. 627-668). Water Resources Publications. | spa |
dc.relation.references | Bianchi, F. M., Maiorino, E., Kampffmeyer, M. C., Rizzi, A., & Jenssen, R. (2017). Recurrent Neural Network Architectures. En F. M. Bianchi, E. Maiorino, M. C. Kampffmeyer, A. Rizzi, & R. Jenssen, Recurrent Neural Networks for Short-Term Load Forecasting (pp. 23-29). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-319-70338-1_3 | spa |
dc.relation.references | Block, P. J., Souza Filho, F. A., Sun, L., & Kwon, H. (2009). A Streamflow Forecasting Framework using Multiple Climate and Hydrological Models. JAWRA Journal of the American Water Resources Association, 45(4), 828-843. https://doi.org/10.1111/j.1752-1688.2009.00327.x | spa |
dc.relation.references | Bonilla-Ovallos, C. A., & Mesa Sánchez, O. J. (2017). Validación de la precipitación estimada por modelos climáticos acoplados del proyecto de intercomparación CMIP5 en Colombia. Revista de la Academia Colombiana de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales, 41(158), 107. https://doi.org/10.18257/raccefyn.427 | spa |
dc.relation.references | Boughton, W. (2004). The Australian water balance model. Environmental Modelling & Software, 19(10), 943-956. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2003.10.007 | spa |
dc.relation.references | Broderick, C., Matthews, T., Wilby, R. L., Bastola, S., & Murphy, C. (2016). Transferability of hydrological models and ensemble averaging methods between contrasting climatic periods: MODEL TRANSFERABILITY. Water Resources Research, 52(10), 8343-8373. https://doi.org/10.1002/2016WR018850 | spa |
dc.relation.references | Buitrago, J. A., Terraza, R., & Etayo, F. (2015). Geología de la Plancha 228 Santafé de Bogotá Noreste [Map]. Instituto Colombiano de Geología y Minería. https://recordcenter.sgc.gov.co/B14/23008010024691/mapa/pdf/2105246911300002.pdf | spa |
dc.relation.references | Butts, M. B., Payne, J. T., Kristensen, M., & Madsen, H. (2004). An evaluation of the impact of model structure on hydrological modelling uncertainty for streamflow simulation. Journal of Hydrology, 298(1-4), 242-266. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2004.03.042 | spa |
dc.relation.references | Buytaert, W. (2022). topmodel: Implementation of the Hydrological Model TOPMODEL in R (Versión 0.7.5) [RStudio]. https://cran.r-project.org/package=topmodel | spa |
dc.relation.references | Buytaert, W., & Beven, K. (2011). Models as multiple working hypotheses: Hydrological simulation of tropical alpine wetlands. Hydrological Processes, 25(11), 1784-1799. https://doi.org/10.1002/hyp.7936 | spa |
dc.relation.references | Buytaert, W., Celleri, R., De Bièvre, B., & Cisneros, F. (2006). Hidrología del páramo andino: Propiedades, importancia y vulnerabilidad. | spa |
dc.relation.references | Buytaert, W., Célleri, R., De Bièvre, B., Cisneros, F., Wyseure, G., Deckers, J., & Hofstede, R. (2006). Human impact on the hydrology of the Andean páramos. Earth-Science Reviews, 79(1-2), 53-72. https://doi.org/10.1016/j.earscirev.2006.06.002 | spa |
dc.relation.references | Buytaert, W., Sevink, J., & Cuesta, F. (2014). Cambio climático: La nueva amenaza para los páramos. En Cuesta F, Sevink J, Llambí LD, De Bièvre B, Posner J, Editores. Avances en investigación para la conservación de los páramos andinos, CONDESAN. | spa |
dc.relation.references | Buytaert, W., Vuille, M., Dewulf, A., Urrutia, R., Karmalkar, A., & Célleri, R. (2010). Uncertainties in climate change projections and regional downscaling in the tropical Andes: Implications for water resources management. Hydrology and Earth System Sciences, 14(7), 1247-1258. https://doi.org/10.5194/hess-14-1247-2010 | spa |
dc.relation.references | Cabrera-Balarezo, J. J., Sucozhañay-Calle, A. E., Crespo-Sánchez, P. J., & Timbe-Castro, L. M. (2022). Applying hydrological modeling to unravel the effects of land use change on the runoff of a paramo ecosystem. DYNA, 89(221), 68-77. https://doi.org/10.15446/dyna.v89n221.98132 | spa |
dc.relation.references | Campo, A. M., Aldalur, N. B., & Fernández, S. N. (2012). Morfometría fluvial aplicada a una cuenca urbana en Ingeniero White, República Argentina. Investigaciones Geográficas, 77, 7. https://doi.org/10.14350/rig.31006 | spa |
dc.relation.references | Campos Aranda, D. F. (1998). Procesos del ciclo hidrológico (3.a ed.). Universidad Autónoma de San Luís de Potosí. Facultad de Ingeniería. | spa |
dc.relation.references | Cárdenas Agudelo, M. F. (2016). Ecohydrology of paramos in Colombia: Vulnerability to climate change and land use. Universidad Nacional de Colombia. | spa |
dc.relation.references | Cardona, B. L. (2015, diciembre 31). Conceptos básicos de Morfometría de Cuencas Hidrográficas. Facultad de Ingeniería, Universidad de San Carlos de Guatemala. | spa |
dc.relation.references | Castaneda-Gonzalez, M., Poulin, A., Romero-Lopez, R., & Turcotte, R. (2023). Hydrological models weighting for hydrological projections: The impacts on future peak flows. Journal of Hydrology, 625, 130098. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2023.130098 | spa |
dc.relation.references | Castañeda Morales, Y. (2016). Modelación del efecto del cambio de uso del suelo en la cuenca del río Coello, bajo escenario de cambio climático, a través de la aplicación del modelo hidrológico SWAT (Soil and Water Assesment Tool). | spa |
dc.relation.references | Chakraborty, U. K. (Ed.). (2008). Differential Evolution Research—Trends and Open Questions. Rainer Storn. En J. Kacprzyk, Advances in Differential Evolution (Vol. 143). Springer Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-540-68830-3 | spa |
dc.relation.references | Chaves, L., & Ordoñez, Y. (2017). Estimación de los tiempos de concentración en las corrientes: Aguas Claras, Arrayanales, Carnicería, El Vado, Pichagua y río Las Piedras en el municipio de Popayán [Trabajo de grado]. Universidad del Cauca. | spa |
dc.relation.references | Chollet, F. (2015). Keras [Software]. https://keras.io | spa |
dc.relation.references | Chollet, F. (2024a). Layers API. Regularization layers. Dropout layer. Keras 3 API documentation. https://keras.io/api/layers/regularization_layers/dropout/ | spa |
dc.relation.references | Chollet, F. (2024b). Optimizers. Adam. Keras 3 API documentation. https://keras.io/api/optimizers/adam/ | spa |
dc.relation.references | Choquehuanca, A. (1999). Análisis morfométrico de la cuenca hidrográfica del río Lucre. Universidad Nacional San Antonio Abad, Cusco.; Espacio y desarrollo No 11. 1999. | spa |
dc.relation.references | Chuncho, C., & Chuncho, G. (2019). Páramos del Ecuador, importancia y afectaciones: Una revisión. Bosques Latitud Cero, 9(2), 71-83. | spa |
dc.relation.references | Consorcio POMCA Quindio. (2018). Plan de Ordenación y Manejo de la cuenca del río La Vieja. | spa |
dc.relation.references | Copernicus Climate Change Service. (2021). CMIP6 predictions underpinning the C3S decadal prediction prototypes [Dataset]. ECMWF. https://doi.org/10.24381/CDS.C866074C | spa |
dc.relation.references | Coron, L., Delaigue, O., Thirel, G., Dorchies, D., Perrin, C., & Michel, C. (2017). airGR: Suite of GR Hydrological Models for Precipitation-Runoff Modelling (p. 1.7.6) [Dataset]. https://doi.org/10.32614/CRAN.package.airGR | spa |
dc.relation.references | Coron, L., Thirel, G., Delaigue, O., Perrin, C., & Andréassian, V. (2017). The suite of lumped GR hydrological models in an R package. Environmental Modelling & Software, 94, 166-171. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2017.05.002 | spa |
dc.relation.references | Corradine, M. F. (2016). Actualización POMCA río Garagoa. Consorcio Río Garagoa. | spa |
dc.relation.references | Corredor, V. E., & Melo, R. T. (2015). Geología de la Plancha 228 Bogotá Noreste (p. 109). Servicio Geológico Colombiano. | spa |
dc.relation.references | Crespo, P., Feyen, J., Buytaert, W., Célleri, R., Frede, H.-G., Ramírez, M., & Breuer, L. (2012). Development of a conceptual model of the hydrologic response of tropical Andean micro-catchments in Southern Ecuador [Preprint]. Catchment hydrology/Modelling approaches. https://doi.org/10.5194/hessd-9-2475-2012 | spa |
dc.relation.references | Cresso, M. (2019). The impact of climate changes on hydrology and water resources in the andean páramos-Colombia. Stockholm University. | spa |
dc.relation.references | Dams, J., Nossent, J., Senbeta, T. B., Willems, P., & Batelaan, O. (2015). Multi-model approach to assess the impact of climate change on runoff. Journal of Hydrology, 529, 1601-1616. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2015.08.023 | spa |
dc.relation.references | Das, A., Rokaya, P., & Lindenschmidt, K.-E. (2022). The impact of a bias-correction approach (delta change) applied directly to hydrological model output when modelling the severity of ice jam flooding under future climate scenarios. Climatic Change, 172(1-2), 19. https://doi.org/10.1007/s10584-022-03364-5 | spa |
dc.relation.references | Devia, G. K., Ganasri, B. P., & Dwarakish, G. S. (2015). A Review on Hydrological Models. Aquatic Procedia, 4, 1001-1007. https://doi.org/10.1016/j.aqpro.2015.02.126 | spa |
dc.relation.references | Díaz-Granados Ortiz, M. A., Navarrete González, J. D., & Suárez López, T. (2005). Páramos: Hidrosistemas Sensibles. Revista de Ingeniería, 22, 64-75. https://doi.org/10.16924/revinge.22.8 | spa |
dc.relation.references | Diaz-Nieto, J., & Wilby, R. L. (2005). A comparison of statistical downscaling and climate change factor methods: Impacts on low flows in the River Thames, United Kingdom. Climatic Change, 69(2-3), 245-268. https://doi.org/10.1007/s10584-005-1157-6 | spa |
dc.relation.references | EAAB. (s. f.). Sistema Chingaza. Empresa de Acueducto y Alcantarillado de Bogotá. Recuperado 11 de abril de 2023, de https://www.acueducto.com.co/wps/portal/EAB2/Home/acueducto-y-alcantarillado/la-infraestructuraAcueducto/sistemas-abastecimiento/captacion/sistema-chingaza | spa |
dc.relation.references | EAAB. (2006). Documento Técnico de Soporte Plan Maestro de Acueducto y Alcantarillado de Bogotá D.C. Empresa de Acueducto y Alcantarillado. https://www.acueducto.com.co/wps/portal/EAB2/Home/acueducto-y-alcantarillado/la-infraestructuraAcueducto/plan-maestro-de-abastecimiento | spa |
dc.relation.references | EAAB. (2022). Series variables climatológicas de caudal y precipitación para estaciones en el páramo Chingaza en cercanías de la cuenca del río Chuza [Dataset]. | spa |
dc.relation.references | Edijatno, & Michel, C. (1989). Un modèle pluie-débit journalier à trois paramètres. La Houille Blanche, 75(2), 113-122. https://doi.org/10.1051/lhb/1989007 | spa |
dc.relation.references | Ejigu Eregno, F., Xu, C., & Kitterød, N. (2013). Modeling hydrological impacts of climate change in different climatic zones. International Journal of Climate Change Strategies and Management, 5(3), 344-365. https://doi.org/10.1108/IJCCSM-04-2012-0024 | spa |
dc.relation.references | Espinosa, J., & Rivera, D. (2016). Variations in water resources availability at the Ecuadorian páramo due to land-use changes. Environmental Earth Sciences, 75(16), 1173. https://doi.org/10.1007/s12665-016-5962-1 | spa |
dc.relation.references | Flores-López, F., Galaitsi, S., Escobar, M., & Purkey, D. (2016). Modeling of Andean Páramo Ecosystems’ Hydrological Response to Environmental Change. Water, 8(3), 94. https://doi.org/10.3390/w8030094 | spa |
dc.relation.references | Franchini, M., Wendling, J., Obled, C., & Todini, E. (1996). Physical interpretation and sensitivity analysis of the TOPMODEL. Journal of Hydrology, 175(1-4), 293-338. https://doi.org/10.1016/S0022-1694(96)80015-1 | spa |
dc.relation.references | Garavito, L. (2015). Los páramos en Colombia, un ecosistema en riesgo. INGENIARE, 11(19), 127-136. | spa |
dc.relation.references | Gaspari, F. J., Vagaría, A. M. R., Senisterra, G. E., Denegri, G., Delgado, M. I., & Besteiro, S. (2012). Caracterización morfométrica de la cuenca alta del río Sauce Grande, Buenos Aires, Argentina. | spa |
dc.relation.references | Gers, F. A., Schmidhuber, J., & Cummins, F. (2000). Learning to Forget: Continual Prediction with LSTM. Neural Computation, 12(10), 2451-2471. https://doi.org/10.1162/089976600300015015 | spa |
dc.relation.references | Gil Morales, E. G. (2012). Modelación Hidrológica de los páramos andinos con Topmodel: Páramo de Chingaza, Colombia. | spa |
dc.relation.references | Global Modeling and Assimilation Office (GMAO). (2015). MERRA-2 statD_2d_slv_Nx: 2d,Daily,Aggregated Statistics,Single-Level,Assimilation,Single-Level Diagnostics V5.12.4, Greenbelt, MD, USA, Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center (GES DISC) [Dataset]. https://doi.org/10.5067/9SC1VNTWGWV3 | spa |
dc.relation.references | Global Modeling And Assimilation Office (GMAO). (2015). MERRA-2 tavg1_2d_rad_Nx: 2d,1-Hourly,Time-Averaged,Single-Level,Assimilation,Radiation Diagnostics V5.12.4, Greenbelt, MD, USA, Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center (GES DISC) [Dataset]. https://doi.org/10.5067/Q9QMY5PBNV1T | spa |
dc.relation.references | Gobernación de Cundinamarca. (2007). Mapa de Uso del Suelo (Infraestructura de Datos Espaciales Cundinamarca IDEC) [Map]. https://mapas.cundinamarca.gov.co/documents/cundinamarca-map::mapa-de-uso-del-suelo/explore | spa |
dc.relation.references | Gómez Elorza, Á. J. (2016). Herramientas de Modelación y Monitoreo para la Hidrología de Alta Montaña Colombiana—Cuenca de la Quebrada Calostros – PNN Chingaza Álvaro. Universidad Nacional de Colombia. | spa |
dc.relation.references | González, A. I. (2004). Análisis morfométrico de la cuenca y de la red de drenaje del río Zadorra y sus afluentes aplicado a la peligrosidad de crecidas (Boletín de la A.G.E. N.o 38 - 2004, págs. 311-329). Universidad del País Vasco. | spa |
dc.relation.references | Government of Canada. (2017). Main steps toward scenarios of climate variability and extremes. https://climate-scenarios.canada.ca/?page=scen-main-steps | spa |
dc.relation.references | Granger, C. W. J., & Ramanathan, R. (1984). Improved methods of combining forecasts. Journal of Forecasting, 3(2), 197-204. https://doi.org/10.1002/for.3980030207 | spa |
dc.relation.references | Güntner, A., Uhlenbrook, S., Seibert, J., & Leibundgut, Ch. (1999). Multi-criterial validation of TOPMODEL in a mountainous catchment. Hydrological Processes, 13(11), 1603-1620. https://doi.org/10.1002/(SICI)1099-1085(19990815)13:11<1603::AID-HYP830>3.0.CO;2-K | spa |
dc.relation.references | Gupta, A. (2021). Structural uncertainty in hydrological models [Disertación doctoral]. Purdue University. | spa |
dc.relation.references | Gupta, H. V., Kling, H., Yilmaz, K. K., & Martinez, G. F. (2009). Decomposition of the mean squared error and NSE performance criteria: Implications for improving hydrological modelling. Journal of Hydrology, 377(1-2), 80-91. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2009.08.003 | spa |
dc.relation.references | Gupta, H. V., Sorooshian, S., & Yapo, P. O. (1999). Status of Automatic Calibration for Hydrologic Models: Comparison with Multilevel Expert Calibration. Journal of Hydrologic Engineering, 4(2), 135-143. https://doi.org/10.1061/(ASCE)1084-0699(1999)4:2(135) | spa |
dc.relation.references | Hersbach, H., Bell, B., Berrisford, P., Biavati, G., Horányi, A., Muñoz Sabater, J., Nicolas, J., Peubey, C., Radu, R., Rozum, I., Schepers, D., Simmons, A., Soci, C., Dee, D., & Thépaut, J-N. (2023). ERA5 hourly data on single levels from 1940 to present. Copernicus Climate Change Service (C3S) Climate Data Store (CDS) [Dataset]. [object Object]. https://doi.org/10.24381/CDS.ADBB2D47 | spa |
dc.relation.references | Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). Long Short-Term Memory. Neural Computation, 9(8), 1735-1780. https://doi.org/10.1162/neco.1997.9.8.1735 | spa |
dc.relation.references | Hofstede, R. (1997). La Importancia Hídrica del Páramo y Aspectos de su Manejo. Estrategias para la Conservación y Desarrollo Sostenible de Páramos y Punas en la Ecorregión Andina: Experiencias y Perspectivas. | spa |
dc.relation.references | Hofstede, R., Calles, J., López, V., Polanco, R., Torres, F., Ulloa, J., Vásquez, A., & Cerra, M. (2014). Los páramos Andinos ¿Qué sabemos? Estado de conocimiento sobre el impacto del cambio climático en el ecosistema páramo. UICN. | spa |
dc.relation.references | Hofstede, R., Segarra, P., & Mena, P. (2003). Los páramos en el mundo. (Proyecto Atlas Mundial de los Páramos. Global Peatland Initiative/NC-IUCN/EcoCiencia). | spa |
dc.relation.references | Hu, C., Wu, Q., Li, H., Jian, S., Li, N., & Lou, Z. (2018). Deep Learning with a Long Short-Term Memory Networks Approach for Rainfall-Runoff Simulation. Water, 10(11), 1543. https://doi.org/10.3390/w10111543 | spa |
dc.relation.references | Ibáñez, S., Moreno, H., & Gisbert, J. (s. f.). Morfología de las cuencas hidrográficas. Universidad Politécnica de Valencia. | spa |
dc.relation.references | IDEAM. (s. f.). Fuertes impactos del cambio climático en los páramos de Colombia. Boletín de Prensa. | spa |
dc.relation.references | IDEAM. (2017). ¿QUÉ ES LA TERCERA COMUNICACIÓN NACIONAL DE CAMBIO CLIMÁTICO Y QUÉ CONTIENE? CAMBIO CLIMATICO/3ra COMUNICACIÓN CAMBIO CLIMATICO. http://www.cambioclimatico.gov.co/3ra-comunicacion-cambio-climatico | spa |
dc.relation.references | IDEAM. (2018). PROTOCOLO DE MODELACIÓN HIDROLÓGICA E HIDRÁULICA. | spa |
dc.relation.references | IDEAM. (2021). Mapa de Cobertura de la Tierra. Adaptación Corine Land Cover. República de Colombia. Escala 1:100.000. Periodo 2018 (Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales) [Map]. https://www.colombiaenmapas.gov.co/?e=-85.2942930957042,-11.024228672515084,-37.393902470716945,16.449791557491398,4686&b=igac&u=0&t=43&servicio=881 | spa |
dc.relation.references | IDEAM & Ministerio de Ambiente, Vivienda y Desarrollo Territorial. (2005). Atlas climatológico de Colombia (p. 220). | spa |
dc.relation.references | IDEAM, PNUD, MADS, DNP, & CANCILLERÍA. (2015a). Nuevos Escenarios de Cambio Climático para Colombia 2011-2100 Herramientas Científicas para la Toma de Decisiones – Enfoque Nacional – Departamental: Tercera Comunicación Nacional de Cambio Climático. IDEAM, PNUD, MADS, DNP, CANCILLERÍA, FMAM. | spa |
dc.relation.references | IDEAM, PNUD, MADS, DNP, & CANCILLERÍA. (2015b). Nuevos Escenarios de Cambio Climático para Colombia 2011-2100 Herramientas Científicas para la Toma de Decisiones – Enfoque Nacional—Regional: Tercera Comunicación Nacional de Cambio Climático. IDEAM, PNUD, MADS, DNP, CANCILLERÍA, FMAM. | spa |
dc.relation.references | IDEAM, PNUD, MADS, DNP, & CANCILLERÍA. (2017). Tercera Comunicación Nacional De Colombia a La Convención Marco De Las Naciones Unidas Sobre Cambio Climático (CMNUCC). Tercera Comunicación Nacional de Cambio Climático. IDEAM, PNUD, MADS, DNP, CANCILLERÍA, FMAM. | spa |
dc.relation.references | IGAC. (1988). Suelos de Cundinamarca [Map]. Instituto Geográfico Agustín Codazzi. https://www.colombiaenmapas.gov.co/?e=-84.92075793945429,-1.962864152338691,-60.970562626960664,11.838328728380118,4686&b=igac&u=0&t=43&servicio=395 | spa |
dc.relation.references | IGAC, & Gobernación del Departamento de Cundinamarca (Eds.). (2000). Estudio general de Suelos y Zonificación de Tierras del Departamento de Cundinamarca. Instituto Geográfico Agustín Codazzi (IGAC). | spa |
dc.relation.references | Instituto de Investigación de Recursos Biológicos Alexander von Humboldt - IvAH. (2014). Complejos de páramos de Colombia [Map]. https://www.colombiaenmapas.gov.co/?e=-74.32307117187908,3.896324560885913,-71.32929675781672,5.781887852101237,4686&b=igac&l=823;62&u=0&t=2&servicio=823 | spa |
dc.relation.references | Isch, E. (2012). El cambio climático y la gestión de páramos. CAMAREN / AVSF, Agrónomos y Veterinarios Sin Fronteras,. | spa |
dc.relation.references | JAXA/METI ALOS PALSAR. (2014). PALSAR_Radiometric_Terrain_Corrected_high_res [Dataset]. NASA Alaska Satellite Facility Distributed Active Archive Center. Accessed through ASF DAAC https://www.asf.alaska.edu/data-sets/derived-data-sets/alos-palsar-rtc/alos-palsar-radiometric-terrain-correction/. 2024-11-14. https://doi.org/10.5067/Z97HFCNKR6VA | spa |
dc.relation.references | Jeziorska, J., & Niedzielski, T. (2018). Applicability of TOPMODEL in the mountainous catchments in the upper Nysa Kłodzka river basin (SW Poland). Acta Geophysica, 66(2), 203-222. https://doi.org/10.1007/s11600-018-0121-6 | spa |
dc.relation.references | Jose, D. M., & Dwarakish, G. S. (2020). Uncertainties in predicting impacts of climate change on hydrology in basin scale: A review. Arabian Journal of Geosciences, 13(19), 1037. https://doi.org/10.1007/s12517-020-06071-6 | spa |
dc.relation.references | Kingma, D. P., & Ba, J. (2014). Adam: A Method for Stochastic Optimization (Versión 9). arXiv. https://doi.org/10.48550/ARXIV.1412.6980 | spa |
dc.relation.references | Kratzert, F., Herrnegger, M., Klotz, D., Hochreiter, S., & Klambauer, G. (2019). NeuralHydrology—Interpreting LSTMs in Hydrology (Vol. 11700, pp. 347-362). https://doi.org/10.1007/978-3-030-28954-6_19 | spa |
dc.relation.references | Kratzert, F., Klotz, D., Brenner, C., Schulz, K., & Herrnegger, M. (2018). Rainfall–runoff modelling using Long Short-Term Memory (LSTM) networks. Hydrology and Earth System Sciences, 22(11), 6005-6022. https://doi.org/10.5194/hess-22-6005-2018 | spa |
dc.relation.references | Krause, P., Boyle, D. P., & Bäse, F. (2005). Comparison of different efficiency criteria for hydrological model assessment. Advances in Geosciences, 5, 89-97. https://doi.org/10.5194/adgeo-5-89-2005 | spa |
dc.relation.references | Krysanova, V., Donnelly, C., Gelfan, A., Gerten, D., Arheimer, B., Hattermann, F., & Kundzewicz, Z. W. (2018). How the performance of hydrological models relates to credibility of projections under climate change. Hydrological Sciences Journal, 63(5), 696-720. https://doi.org/10.1080/02626667.2018.1446214 | spa |
dc.relation.references | Lee, S.-Y., & Hamlet, A. F. (2011). Skagit River Basin Climate Science Report. A summary report prepared for Skagit County and the Envision Skagit Project by the Department of Civil and Environmental Engineering and the Climate Impacts Group, University of Washington, Seattle. September, 2011. | spa |
dc.relation.references | Liu, C., Hofstra, N., & Leemans, R. (2015). Preparing suitable climate scenario data to assess impacts on local food safety. Food Research International, 68, 31-40. https://doi.org/10.1016/j.foodres.2014.08.017 | spa |
dc.relation.references | Lizarazo Rincón, Y. M. (2018). Análisis hidrológico de la cuenca alta del río Tunjuelo en el páramo Sumapaz y predicción ante escenarios climáticos [Tesis de maestría]. Universidad Jorge Tadeo Lozano. | spa |
dc.relation.references | Llambí, L. D., & Cuesta, F. (2014). La diversidad de los páramos andinos en el espacio y en el tiempo. En Cuesta F, Sevink J, Llambí LD, De Bièvre B, Posner J, Editores. Avances en investigación para la conservación de los páramos andinos, CONDESAN. | spa |
dc.relation.references | Llambí, L. D., Soto, A., Celleri, R., Bievre, B. D., Ochoa, B., & Borja, P. (2012). Ecología, hidrología y suelos de páramos. Proyecto Páramo Andino. | spa |
dc.relation.references | Le Coz, J., Renard, B., Bonnifait, L., Branger, F., & Le Boursicaud, R. (2014). Combining hydraulic knowledge and uncertain gaugings in the estimation of hydrometric rating curves: A Bayesian approach. Journal of Hydrology, 509, 573-587. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2013.11.016 | spa |
dc.relation.references | Lombana Córdoba, C. (2006). Modelación y generación de estrategias de intervención de cuencas paramunas. Caso de estudio cuencas abastecedoras de agua potable, Páramo de Chingaza. | spa |
dc.relation.references | Luteyn, J. L. (1999). Páramos: A cheklist of plant diversity, geographical distribution, and botanical literature. Memoirs of The New York Botanical Garden, 84. | spa |
dc.relation.references | McGuffie, K., & Henderson-Sellers, A. (2005). A climate modelling primer (3rd ed). J. Wiley. | spa |
dc.relation.references | Merizalde, M. J., Muñoz, P., Corzo, G., Muñoz, D. F., Samaniego, E., & Célleri, R. (2023). Integrating geographic data and the SCS-CN method with LSTM networks for enhanced runoff forecasting in a complex mountain basin. Frontiers in Water, 5, 1233899. https://doi.org/10.3389/frwa.2023.1233899 | spa |
dc.relation.references | Merriam, R. A. (1973). Fog drip from artificial leaves in a fog wind tunnel. Water Resources Research, 9(6), 1591-1598. https://doi.org/10.1029/WR009i006p01591 | spa |
dc.relation.references | Ministerio del Medio Ambiente. (2002). Programa para el Manejo Sostenible y Restauración de Ecosistemas de Alta Montaña colombiana. | spa |
dc.relation.references | Moges, E., Demissie, Y., Larsen, L., & Yassin, F. (2020). Review: Sources of Hydrological Model Uncertainties and Advances in Their Analysis. Water, 13(1), 28. https://doi.org/10.3390/w13010028 | spa |
dc.relation.references | Morales Rivas, M., Otero García, J., Van der Hammen, T., Torres Perdigón, A., Cadena Vargas, C. E., Pedraza Peñaloza, C. A., Rodríguez Eraso, N., Franco Aguilera, C. A., Betancourth Suárez, J. C., Olaya Ospina, É., Posada Gilede, E., & Cárdenas Valencia, L. (2007). Atlas de páramos de Colombia (1.a ed.). Instituto de Investigación de Recursos Biológicos Alexander von Humboldt. | spa |
dc.relation.references | Moriasi, D. M., Gitau, M. W., Pai, N., & Daggupati, P. (2015). Hydrologic and Water Quality Models: Performance Measures and Evaluation Criteria. Transactions of the ASABE, 58(6), 1763-1785. https://doi.org/10.13031/trans.58.10715 | spa |
dc.relation.references | Naciones Unidas. (1992). CONVENCIÓN MARCO DE LAS NACIONES UNIDAS SOBRE EL CAMBIO CLIMÁTICO. | spa |
dc.relation.references | Najafi, M. R., Moradkhani, H., & Jung, I. W. (2011). Assessing the uncertainties of hydrologic model selection in climate change impact studies. Hydrological Processes, 25(18), 2814-2826. https://doi.org/10.1002/hyp.8043 | spa |
dc.relation.references | Nash, J. E., & Sutcliffe, J. V. (1970). River flow forecasting through conceptual models part I — A discussion of principles. Journal of Hydrology, 10(3), 282-290. https://doi.org/10.1016/0022-1694(70)90255-6 | spa |
dc.relation.references | Natel De Moura, C., Seibert, J., & Detzel, D. H. M. (2022). Evaluating the long short-term memory (LSTM) network for discharge prediction under changing climate conditions. Hydrology Research, 53(5), 657-667. https://doi.org/10.2166/nh.2022.044 | spa |
dc.relation.references | Navarrete González, J. D. (2004). Hidrología de páramos. Modelación hidrológica de la cuenca alta del río Blanco en AvSWAT2000 [Tesis de maestría]. Universidad de Los Andes. | spa |
dc.relation.references | Nesru, M. (2023). A review of model selection for hydrological studies. Arabian Journal of Geosciences, 16(2), 102. https://doi.org/10.1007/s12517-023-11194-7 | spa |
dc.relation.references | Nieto, M., Cardona, L., & Agudelo, C. (2015). Análisis de servicios ecosistémicos. Provisión y regulación hídrica. En Ungar, P. (ed.) (2015). Hojas de ruta. Guías para el estudio socioecológico de la alta montaña en Colombia. Bogotá: Instituto de Investigación de Recursos Biológicos Alexander von Humboldt. | spa |
dc.relation.references | Nilsson, L., & Tholander, J. (2022). Characterization and modeling of hydrology and climatology in paramo ecosystems in Colombia. | spa |
dc.relation.references | Núñez Mejía, S. X., Mendoza Paz, S., Tabari, H., & Willems, P. (2023). Climate change impacts on hydrometeorological and river hydrological extremes in Quito, Ecuador. Journal of Hydrology: Regional Studies, 49, 101522. https://doi.org/10.1016/j.ejrh.2023.101522 | spa |
dc.relation.references | Nystrom, E., & Burns, D. (2011). TOPMODEL Simulations of Streamflow and Depth to Water Table in Fishing Brook Watershed, New York, 2007–09 (Geological Survey Scientific Investigations Report 2011–5190, p. 54). http://pubs.usgs.gov/sir/2011/5190/ | spa |
dc.relation.references | O’Neill, B. C., Tebaldi, C., Van Vuuren, D. P., Eyring, V., Friedlingstein, P., Hurtt, G., Knutti, R., Kriegler, E., Lamarque, J.-F., Lowe, J., Meehl, G. A., Moss, R., Riahi, K., & Sanderson, B. M. (2016). The Scenario Model Intercomparison Project (ScenarioMIP) for CMIP6. Geoscientific Model Development, 9(9), 3461-3482. https://doi.org/10.5194/gmd-9-3461-2016 | spa |
dc.relation.references | Páramos de Colombia, fábricas de agua y cunas de biodiversidad. (2019, mayo 16). Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible. https://www.minambiente.gov.co/bosques-biodiversidad-y-servicios-ecosistemicos/paramos-de-colombia-fabricas-de-agua-y-cunas-de-biodiversidad/ | spa |
dc.relation.references | Parques Nacionales Naturales. (2020). Parques Nacionales Naturales de Colombia [Map]. https://www.colombiaenmapas.gov.co/?e=-74.94242541992602,3.568077396699579,-71.94865100586368,5.454523199705211,4686&b=igac&l=62&u=0&t=2&servicio=62 | spa |
dc.relation.references | Pastén-Zapata, E., Pimentel, R., Royer-Gaspard, P., Sonnenborg, T. O., Aparicio-Ibañez, J., Lemoine, A., Pérez-Palazón, M. J., Schneider, R., Photiadou, C., Thirel, G., & Refsgaard, J. C. (2022). The effect of weighting hydrological projections based on the robustness of hydrological models under a changing climate. Journal of Hydrology: Regional Studies, 41, 101113. | spa |
dc.relation.references | Patiño, A., Fuquen, J., Ramos, J., Pedraza, A., Ceballos, L., Pinzón, L., Jerónimo, Y., Álvarez, L., & Torres, A. (2011a). Cartografía Geológica de la planca 247 Cáqueza Escala 1:100.000. Instituto Colombiano de Geología y Minería. | spa |
dc.relation.references | Patiño, A., Fuquen, J., Ramos, J., Pedraza, A., Ceballos, L., Pinzón, L., Jerónimo, Y., Álvarez, L., & Torres, A. (2011b). Geología de la Plancha 247 Bogotá Sur Este (Cáqueza) [Map]. Instituto Colombiano de Geología y Minería. https://recordcenter.sgc.gov.co/B13/23008010024462/mapa/pdf/2105244621300001.pdf | spa |
dc.relation.references | Perrin, C., Michel, C., & Andréassian, V. (2003). Improvement of a parsimonious model for streamflow simulation. Journal of Hydrology, 279(1-4), 275-289. https://doi.org/10.1016/S0022-1694(03)00225-7 | spa |
dc.relation.references | Peyre, G., Osorio, D., François, R., & Anthelme, F. (2021). Mapping the páramo land-cover in the Northern Andes. International Journal of Remote Sensing, 42(20), 7777-7797. https://doi.org/10.1080/01431161.2021.1964709 | spa |
dc.relation.references | Plesca, I., Timbe, E., Exbrayat, J.-F., Windhorst, D., Kraft, P., Crespo, P., Vaché, K. B., Frede, H.-G., & Breuer, L. (2012). Model intercomparison to explore catchment functioning: Results from a remote montane tropical rainforest. Ecological Modelling, 239, 3-13. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2011.05.005 | spa |
dc.relation.references | Podger, G. & CRC for Catchment Hydrology. (2004). Rainfall Runoff Library User Guide. | spa |
dc.relation.references | Pourmokhtarian, A., Driscoll, C. T., Campbell, J. L., Hayhoe, K., & Stoner, A. M. K. (2016). The effects of climate downscaling technique and observational data set on modeled ecological responses. Ecological Applications, 26(5), 1321-1337. https://doi.org/10.1890/15-0745 | spa |
dc.relation.references | Prakash, K. B., & Kanagachidambaresan, G. R. (Eds.). (2021). Programming with TensorFlow: Solution for Edge Computing Applications. Springer. | spa |
dc.relation.references | Prasad, V., Yousuf, A., & Sharma, N. (2020). Hydrological modeling for watershed management. Journal of Natural Resource Conservation and Management, 1(1), 29. https://doi.org/10.51396/ANRCM.1.1.2020.29-34 | spa |
dc.relation.references | Rahimzad, M., Moghaddam Nia, A., Zolfonoon, H., Soltani, J., Danandeh Mehr, A., & Kwon, H.-H. (2021). Performance Comparison of an LSTM-based Deep Learning Model versus Conventional Machine Learning Algorithms for Streamflow Forecasting. Water Resources Management, 35(12), 4167-4187. https://doi.org/10.1007/s11269-021-02937-w | spa |
dc.relation.references | Ramirez-Villegas, J. A., & Jarvis, A. (2010). Downscaling Global Circulation Model Outputs: The Delta Method Decision and Policy Analysis Working Paper No. 1. 18. | spa |
dc.relation.references | Rangel, O. (2000). Colombia diversidad biótica III : La región de vida paramuna (Instituto de Ciencias Naturales, Universidad Nacional de Colombia. Instituto de Investigación de Recursos Biológicos Alexander Von Humboldt). | spa |
dc.relation.references | Razavi, S. (2021). Deep learning, explained: Fundamentals, explainability, and bridgeability to process-based modelling. Environmental Modelling & Software, 144, 105159. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2021.105159 | spa |
dc.relation.references | Razavi, S., Hannah, D. M., Elshorbagy, A., Kumar, S., Marshall, L., Solomatine, D. P., Dezfuli, A., Sadegh, M., & Famiglietti, J. (2022). Coevolution of machine learning and process‐based modelling to revolutionize Earth and environmental sciences: A perspective. Hydrological Processes, 36(6). https://doi.org/10.1002/hyp.14596 | spa |
dc.relation.references | Refsgaard, J. C. (2007). Hydrological modelling and river basin management. Geological Survey of Denmark and Greenland (GEUS). | spa |
dc.relation.references | Renard, B., Kavetski, D., Kuczera, G., Thyer, M., & Franks, S. W. (2010). Understanding predictive uncertainty in hydrologic modeling: The challenge of identifying input and structural errors. Water Resources Research, 46(5), 2009WR008328. https://doi.org/10.1029/2009WR008328 | spa |
dc.relation.references | Resolución 0550 de 1998. Por la cual se amplia y se realindera el Parque Nacional Natural Chingaza (1998). | spa |
dc.relation.references | Resolución 710 de 2016. Por medio de la cual se delimita el Páramo Chingaza y se adoptan otras determinaciones. (2016). https://www.icbf.gov.co/cargues/avance/docs/resolucion_minambienteds_0710_2016.htm | spa |
dc.relation.references | Rivera Ospina, D., & Rodríguez, C. (2011). Guía divulgativa de criterios para la delimitación de páramos de Colombia. Ministerio de Ambiente, Vivienda y Desarrollo Territorial e Instituto de Investigación de Recursos Biológicos Alexander von Humboldt. | spa |
dc.relation.references | Rojas Garzón, L. J. (2020). Herramientas para la modelación hidrológica de series a resolución sub-diaria bajo escenarios de cambio climático en páramos andinos, Cuenca de la Quebrada Calostros, Parque Natural Nacional Chingaza, Colombia. Universidad Nacional de Colombia. | spa |
dc.relation.references | Ruder, S. (2016). An overview of gradient descent optimization algorithms (Versión 2). arXiv. https://doi.org/10.48550/ARXIV.1609.04747 | spa |
dc.relation.references | Ruiter, A. (2012). Delta-change approach for CMIP5 GCMs (p. 36). University of Utrecht. KNMI – Royal Netherlands Meteorological Institute. | spa |
dc.relation.references | Sahoo, B. B., Jha, R., Singh, A., & Kumar, D. (2019). Long short-term memory (LSTM) recurrent neural network for low-flow hydrological time series forecasting. Acta Geophysica, 67(5), 1471-1481. https://doi.org/10.1007/s11600-019-00330-1 | spa |
dc.relation.references | Salazar, J. (2016). Una metodología para la estimación de curvas de duración de caudales (CDC) en cuencas no instrumentadas. Caso de aplicación para Colombia en los Departamentos de Santander y Norte de Santander [Tesis de maestría]. Universidad Nacional de Colombia. | spa |
dc.relation.references | Salehinejad, H., Sankar, S., Barfett, J., Colak, E., & Valaee, S. (2018). Recent Advances in Recurrent Neural Networks (Versión 3). arXiv. https://doi.org/10.48550/ARXIV.1801.01078 | spa |
dc.relation.references | Sánchez San Román, F. J. (2022). Hidrología Superficial y Subterránea. | spa |
dc.relation.references | Schmidt, R. M. (2019). Recurrent Neural Networks (RNNs): A gentle Introduction and Overview (Versión 1). arXiv. https://doi.org/10.48550/ARXIV.1912.05911 | spa |
dc.relation.references | Searcy, J. K. (1959). Flow-duration curves. En Manual of Hydrology: Part 2. Low-Flow Techniques. Geological Survey. https://doi.org/10.3133/wsp1542A | spa |
dc.relation.references | Seiller, G., Anctil, F., & Perrin, C. (2012). Multimodel evaluation of twenty lumped hydrological models under contrasted climate conditions. Hydrology and Earth System Sciences, 16(4), 1171-1189. https://doi.org/10.5194/hess-16-1171-2012 | spa |
dc.relation.references | Shamseldin, A. Y., O’Connor, K. M., & Liang, G. C. (1997). Methods for combining the outputs of different rainfall–runoff models. Journal of Hydrology, 197(1-4), 203-229. https://doi.org/10.1016/S0022-1694(96)03259-3 | spa |
dc.relation.references | Sharma, S., Sharma, S., & Athaiya, A. (2020). ACTIVATION FUNCTIONS IN NEURAL NETWORKS. International Journal of Engineering Applied Sciences and Technology, 04(12), 310-316. https://doi.org/10.33564/IJEAST.2020.v04i12.054 | spa |
dc.relation.references | Sierra, J. P., Arias, P. A., & Vieira, S. C. (2015). Precipitation over Northern South America and Its Seasonal Variability as Simulated by the CMIP5 Models. Advances in Meteorology, 2015, 1-22. https://doi.org/10.1155/2015/634720 | spa |
dc.relation.references | Singh, V. P., & Woolhiser, D. A. (2002). Mathematical Modeling of Watershed Hydrology. Journal of Hydrologic Engineering, 7(4), 270-292. https://doi.org/10.1061/(ASCE)1084-0699(2002)7:4(270) | spa |
dc.relation.references | Srivastava, N., Hinton, G., Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Salakhutdinov, R. (2014). Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting. Journal of Machine Learning Research, 15(56), 1929-1958. | spa |
dc.relation.references | Sucozhañay, A., & Célleri, R. (2018). Impact of Rain Gauges Distribution on the Runoff Simulation of a Small Mountain Catchment in Southern Ecuador. Water, 10(9), 1169. https://doi.org/10.3390/w10091169 | spa |
dc.relation.references | Thiboult, A., Anctil, F., & Boucher, M.-A. (2016). Accounting for three sources of uncertainty in ensemble hydrological forecasting. Hydrology and Earth System Sciences, 20(5), 1809-1825. https://doi.org/10.5194/hess-20-1809-2016 | spa |
dc.relation.references | Troin, M., Arsenault, R., Wood, A. W., Brissette, F., & Martel, J. (2021). Generating Ensemble Streamflow Forecasts: A Review of Methods and Approaches Over the Past 40 Years. Water Resources Research, 57(7), e2020WR028392. https://doi.org/10.1029/2020WR028392 | spa |
dc.relation.references | Tyralla, C., & Schumann, A. H. (2016). Incorporating structural uncertainty of hydrological models in likelihood functions via an ensemble range approach. Hydrological Sciences Journal, 61(9), 1679-1690. https://doi.org/10.1080/02626667.2016.1164314 | spa |
dc.relation.references | UNDP. (2011). Formulating Climate Change Scenarios to Inform Climate-Resilient Development Strategies. United Nations Development Programme. | spa |
dc.relation.references | Van der Hammen, T., Pabón Caicedo, J. D., Gutiérrez, H., & Alarcón, J. C. (2002). El cambio global y los ecosistemas de alta montaña de Colombia. En Páramos y ecosistemas alto andinos de Colombia en condición Hotspot y Global Climatic Tensor. Introducción (IDEAM). | spa |
dc.relation.references | Vargas Rios, O., & Pedraza, P. (2003). El Parque Nacional Natural Chingaza (1.a ed.). Universidad Nacional de Colombia. Facultad de ciencias. Departamento de Biología. | spa |
dc.relation.references | Velázquez, J. A., Schmid, J., Ricard, S., Muerth, M. J., Gauvin St-Denis, B., Minville, M., Chaumont, D., Caya, D., Ludwig, R., & Turcotte, R. (2013). An ensemble approach to assess hydrological models’ contribution to uncertainties in the analysis of climate change impact on water resources. Hydrology and Earth System Sciences, 17(2), 565-578. https://doi.org/10.5194/hess-17-565-2013 | spa |
dc.relation.references | Vélez, J., & Botero, A. (2011). Estimación del tiempo de concentración y tiempo de rezago en la cuenca experimental urbana de la quebrada San Luis, Manizales. Dyna, Año 78(Nro. 165), 5871. | spa |
dc.relation.references | Villamizar, S. R., Pineda, S. M., & Carrillo, G. A. (2019). The Effects of Land Use and Climate Change on the Water Yield of a Watershed in Colombia. Water, 11(2), 285. https://doi.org/10.3390/w11020285 | spa |
dc.relation.references | Viney, N. R., Bormann, H., Breuer, L., Bronstert, A., Croke, B. F. W., Frede, H., Gräff, T., Hubrechts, L., Huisman, J. A., Jakeman, A. J., Kite, G. W., Lanini, J., Leavesley, G., Lettenmaier, D. P., Lindström, G., Seibert, J., Sivapalan, M., & Willems, P. (2009). Assessing the impact of land use change on hydrology by ensemble modelling (LUCHEM) II: Ensemble combinations and predictions. Advances in Water Resources, 32(2), 147-158. https://doi.org/10.1016/j.advwatres.2008.05.006 | spa |
dc.relation.references | Wan, Y., Chen, J., Xu, C.-Y., Xie, P., Qi, W., Li, D., & Zhang, S. (2021). Performance dependence of multi-model combination methods on hydrological model calibration strategy and ensemble size. Journal of Hydrology, 603, 127065. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2021.127065 | spa |
dc.relation.references | Wang, W., Chen, L., & Xu, C.-Y. (2021). Hydrological Modeling in Water Cycle Processes. Water, 13(14), 1882. https://doi.org/10.3390/w13141882 | spa |
dc.relation.references | Wilby, R., Charles, S., Zorita, E., Timbal, B., Whetton, P., & Mearns, L. (2004). Guidelines For Use Of Climate Scenarios Developed From Statistical Downscaling Methods. Zenodo. https://doi.org/10.5281/ZENODO.1438319 | spa |
dc.relation.references | Wu, H., & Levinson, D. (2021). The ensemble approach to forecasting: A review and synthesis. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 132, 103357. https://doi.org/10.1016/j.trc.2021.103357 | spa |
dc.relation.references | Yu, Y., Si, X., Hu, C., & Zhang, J. (2019). A Review of Recurrent Neural Networks: LSTM Cells and Network Architectures. Neural Computation, 31(7), 1235-1270. https://doi.org/10.1162/neco_a_01199 | spa |
dc.relation.references | Zhang, A., Lipton, Z. C., Li, M., & Smola, A. J. (2021). Dive into Deep Learning (Versión 5). arXiv. https://doi.org/10.48550/ARXIV.2106.11342 | spa |
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dc.title | Implementación de un ensamble de modelos hidrológicos para estudiar el impacto de la variabilidad y el cambio climático en los recursos hídricos en ecosistemas de páramo en Colombia. Caso de estudio, río Chuza, Páramo de Chingaza | spa |
dc.title.translated | Implementation of an ensemble of hydrological models to study the impact of climate variability and change on water resources in páramo ecosystems in Colombia. Case study, Chuza watershed, Chingaza Páramo | eng |
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- Tesis de Maestría en Ingeniería - Recursos Hidráulicos
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