Resumen de Application of two stream water temperature simulation models in the Fenton River-Storrs-Connecticut

Juan M. Stella

• español

  En esta investigación, un modelo basado en parámetros físicos WTS (Water Temperature Simulation) fue desarrollado para predecir los cambios de temperatura del agua en una corriente en el noreste del Estado de Connecticut en la temporada del verano. El modelo fue calibrado y validado durante la temporada de bajos caudales en el Río de Fenton que es un tributario del Lago Mansfield Hollow. La temperatura del agua fue medida en intervalos de una hora durante el verano de 2004 y 2005, en varios lugares para obtener datos a lo largo del río para la calibración y la comprobación del modelo. Los resultados de la aplicación de los modelos fueron probados contra temperaturas observadas en el rio y con el modelo de SSTemp (Stream Segment Temperature model) creado por Bartholow (2002). Los resultados muestran que ambos modelos pueden ser utilizados para la predicción de cambios de temperatura en el rio y podría ser utilizado para valorar cambios de temperatura debido a la extracción de agua subterránea y crear escenarios para la gestión de los recursos hídricos.

• English

  In this research, the physically-based WTS (Water Temperature Simulation) model was developed to predict water temperature changes in a river in eastern Connecticut during the summer. The model was applied and calibrated with a one-hour time step during the summer’s low-flow season on the Fenton River, which is tributary of the Mansfield Hollow Lake. Temperatures were recorded at one-hour intervals during the summer in 2004 and 2005, at various locations along the river to provide data for the model’s calibration. Model results were tested against observed stream temperatures and also compared to the SSTemp (Stream Segment Temperature model) created by Bartholow (2002). Results show that both models can be used to predict changes in stream temperature due to changes in groundwater inflow/outflow, and could be used to assess various water management scenarios.