Modelo predictivo del impacto del cambio climático en la oferta hídrica de la Cuenca Mantaro mediante redes neuronales artificiales, Ayacucho

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dc.contributor.advisorLeón Palacios, Edward
dc.contributor.authorFlores Huaman, Efrain
dc.date.accessioned2025-11-21T13:30:47Z
dc.date.available2025-11-21T13:30:47Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractLa cuenca del río Mantaro, ubicada en la región central del Perú, es una de las más importantes en términos de abastecimiento hídrico para usos agrícolas, energéticos y poblacionales. Sin embargo, en las últimas décadas, se han evidenciado alteraciones en el régimen hidrológico como consecuencia del cambio climático, manifestadas en el aumento de la temperatura, la variabilidad de las precipitaciones y el incremento de la evapotranspiración. El propósito de la presente investigación fue desarrollar un modelo predictivo basado en redes neuronales artificiales para estimar el impacto del cambio climático en la oferta hídrica de la cuenca del río Mantaro. Además, se evaluó la influencia de variables climáticas clave como la precipitación, la temperatura y la evapotranspiración en la estimación del volumen de agua disponible. Para ello, se implementó un modelo de red neuronal tipo feedforward con dos capas ocultas, utilizando como entradas variables climáticas mensuales y como salida la oferta hídrica estimada (precipitación menos evapotranspiración). Posteriormente, se proyectaron escenarios al año 2050 incrementando la temperatura en 2 °C, reduciendo la precipitación en 20% y aumentando la evapotranspiración en 10%. El modelo mostró un alto nivel de precisión (98.01%) y bajo error (RMSE: 1.59 mm). Las simulaciones evidenciaron una disminución significativa en la oferta hídrica futura, especialmente en los meses de octubre y noviembre, lo que confirma la utilidad del modelo para apoyar la gestión del recurso hídrico ante escenarios climáticos adversos.es_PE
dc.description.uriTesises_PE
dc.formatapplication/pdf
dc.identifier.otherTESIS CIV622_Flo
dc.identifier.urihttps://repositorio.unsch.edu.pe/handle/20.500.14612/8273
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional de San Cristóbal de Huamangaes_PE
dc.publisher.countryPE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/*
dc.sourceUniversidad Nacional de San Cristóbal de Huamangaes_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - UNSCHes_PE
dc.subjectCambio climáticoes_PE
dc.subjectCuenca del Mantaroes_PE
dc.subjectModelos predictivoses_PE
dc.subjectOferta hídricaes_PE
dc.subjectRedes neuronales artificialeses_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.01
dc.titleModelo predictivo del impacto del cambio climático en la oferta hídrica de la Cuenca Mantaro mediante redes neuronales artificiales, Ayacuchoes_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisen_US
renati.advisor.dni28294525
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-4305-9582
renati.author.dni48165489
renati.discipline732016
renati.jurorRetamozo Fernández, Saúl Walter
renati.jurorBendezú Prado, Jaime Leonardo
renati.jurorLeón Palacios, Edward
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
thesis.degree.disciplineIngeniería Civil
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional de San Cristóbal de Huamanga. Facultad de Ingeniería de Minas, Geología y Civil
thesis.degree.levelTítulo profesional
thesis.degree.nameIngeniero Civil
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