Browsing by Author "De La Cruz Cayhualla, Sandra Elena"

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    Implementación de una metodología automatizada en Python para la delimitación de cuencas y la estimación de parámetros fisiográficos, Ayacucho 2025
    (Universidad Nacional de San Cristóbal de Huamanga, 2025) De La Cruz Cayhualla, Sandra Elena; Estrada Cárdenas, José Ernesto
    La presente investigación tuvo como objetivo general implementar una metodología automatizada en Python para la delimitación de cuencas hidrógraficas y la estimación de parámetros fisiográficos, evaluando su precisión, eficiencia computacional y confiabilidad en comparación con los métodos tradicionales y manuales utilizados actualmente. El método de investigación empleado se basó en el uso de algoritmos hidrológicos del módulo ArcPy de ArcGIS (Fill, Flow Direction, Flow Accumulation, Snap Pour Point y Watershed), integrados en un entorno de programación en Python con enfoques de programación orientada a objetos, concurrente y gestión eficiente de recursos. Se utilizó un modelo digital de elevación (MDE) de la cuenca hidrográfica Pampas como caso de estudio. La validación se realizó mediante la comparación espacial calculando el índice de Jaccard y numérica calculando los errores relativos, RMSE y coeficiente de determinación R2 frente a los datos oficiales de la Autoridad Nacional del Agua. Los resultados obtenidos mostraron una similitud espacial del 99,51% (índice de Jaccard =0,9951) y errores relativos menores al 5% en parámetros clave (área, longitud del cauce principal, ancho promedio y tiempo de concentración), y un coeficiente de determinación R2= 0,9996 tras la normalización de los datos obtenidos. Además, el tiempo de procesamiento automatizado fue inferior a 15 minutos, frente a más de 60 minutos en métodos tradicionales y manuales, con un uso de memoria RAM menor al 30%. En conclusión, la metodología automatizada desarrollada en Python demostró ser precisa, eficiente y confiable, cumpliendo con los tres pilares de la hipótesis general planteada: alta precisión, reducción significativa del tiempo de ejecución (más del 80%) y optimización del uso de recursos computacionales. Por lo tanto, constituye una alternativa viable, escalable y reproducible para la delimitación de cuencas y obtención de parametros fisiográficos en contextos institucionales y académicos.