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Investigando la Predecibilidad del Rendimiento de Sedimentos en Algunos Ríos Italianos por Medios de Variables Hidro-Geomorfológicas

Autores: Grauso, Sergio; Pasanisi, Francesco; Tebano, Carlo; Grillini, Marcello; Peloso, Alessandro

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2018

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Acceso abierto

Artículo científico
2018

Investigando la Predecibilidad del Rendimiento de Sedimentos en Algunos Ríos Italianos por Medios de Variables Hidro-Geomorfológicas


Categoría

Ciencias Naturales y Subdisciplinas

Subcategoría

Ciencias de la Tierra y Geología

Palabras clave

Rendimiento de sedimentos
Modelo de predicción
Parámetros hidro-geomorfológicos
Rendimiento de sedimentos en suspensión
Análisis de regresión escalonada
Rango de elevación de la cuenca

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 16

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
En el presente trabajo, se informan resultados preliminares de un estudio de investigación en curso destinado a desarrollar un modelo de predicción mejorado para estimar el rendimiento de sedimentos en cuencas fluviales italianas no monitoreadas. Se investigaron las correlaciones estadísticas entre un conjunto de parámetros hidro-geomorfológicos y los datos de rendimiento de sedimentos en suspensión (SSY) de 30 ríos italianos. La pregunta principal es si tales variables son útiles para explicar el comportamiento de los sistemas fluviales en el proceso de entrega de sedimentos. Con este fin, se utilizó un amplio conjunto de variables, derivadas simplemente de fuentes cartográficas digitales y registros de datos disponibles, para tener en cuenta todas las características y procesos posibles que influyen en la producción y el transporte de sedimentos. Un análisis de regresión por pasos destacó que, entre todas las posibilidades, el rango de elevación de la cuenca, la densidad de anomalía jerárquica de los arroyos y la relación de pendiente del canal de los arroyos están significativamente vinculados al SSY. La ecuación del modelo de regresión lineal derivado demostró ser satisfactoria (R^2 ajustado = 0.72; significancia = 5.7 x 10; ME = 0.61), sin embargo, el error estándar porcentual (40%) implica que el modelo aún se ve afectado por algunas incertidumbres. Estas pueden justificarse, por un lado, por la amplia varianza y, por otro lado, por la calidad de los datos de SSY observados. Reducir estas incertidumbres será el esfuerzo en el seguimiento de la investigación.

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