MODELACIÓN DE LLUVIA-ESCORRENTÍA: INTEGRACIÓN DE MODELOS BASADOS EN DATOS E INFORMADOS POR PROCESOS PARA FORTALECER PREDICCIÓN E INTERPRETACIÓN HIDROLÓGICA CONCEPTUAL

LA MODELACIÓN LLUVIA-ESCORRENTÍA EN SISTEMAS ANDINOS SIGUE SIENDO DESAFIANTE DEBIDO A LA COMPLEJIDAD DE LOS PROCESOS Y LA LIMITADA OBSERVABILIDAD DE VARIABLES. AQUÍ, LOS MODELOS BASADOS EN DATOS E INFORMADOS POR PROCESOS RESULTAN ESPECIALMENTE VALIOSOS, PUES CAPTURAN LA DINÁMICA ESENCIAL CON ALTA CAPACIDAD PREDICTIVA A PARTIR DE INFORMACIÓN ESCASA. ESTE PROYECTO SE CENTRA EN DOS ENFOQUES DE ESTA NATURALEZA. EL PRIMERO, UN SISTEMA DINÁMICO NO LINEAL DE PRIMER ORDEN (SDNPO), IDÓNEO PARA ESTIMAR PRECIPITACIÓN Y EVAPOTRANSPIRACIÓN NO OBSERVADAS, DERIVAR HIDROGRAMAS UNITARIOS E INFERIR PROPIEDADES INTRÍNSECAS MEDIANTE RETRO-INGENIERÍA. EL SEGUNDO, UN MODELO MECANICISTA BASADO EN DATOS (MBD), RECONOCIDO POR SU ALTA PRECISIÓN PREDICTIVA GRACIAS A TÉCNICAS ROBUSTAS DE ASIMILACIÓN, ENTRE ELLAS LOS PARÁMETROS DEPENDIENTES DEL ESTADO (PDE). SIN EMBARGO, EL SDNPO ES ALTAMENTE SENSIBLE A LA IDENTIFICACIÓN DE LA CURVA ALMACENAMIENTO-DESCARGA. EN CONTRASTE, EL MBD CONCEPTUALIZA LA LLUVIA-ESCORRENTÍA MEDIANTE RESERVORIOS, PERO SUELE CEÑIRSE A INTERPRETACIONES HIDROLÓGICAS CONVENCIONALES, LO QUE LIMITA SU ALCANCE. ESTE PROYECTO EXPLICA E INTEGRA AMBOS MARCOS CON DOS PROPÓSITOS COMPLEMENTARIOS: (I) APLICAR TÉCNICAS PDE PARA IDENTIFICAR OBJETIVAMENTE LAS FUNCIONES DE ALMACENAMIENTO-DESCARGA DEL SDNPO Y, CON ELLO, AUMENTAR LA CONFIANZA DE SUS PRESTACIONES; Y (II) FORMULAR UN MBD EQUIVALENTE AL SDNPO PARA AMPLIAR SU INTERPRETABILIDAD E INFERIR PROCESOS MÁS ALLÁ DE LOS ENFOQUES CONVENCIONALES -POR EJEMPLO, CURVAS DE EVAPOTRANSPIRACIÓN DEPENDIENTES DEL ESTADO-. ESTA INVESTIGACIÓN CARECE DE PRECEDENTES Y ES ÚTIL, PUES SUS SINERGIAS MAXIMIZAN LA CONFIANZA EN LOS MODELOS Y SUSTENTAN SU APLICACIÓN A OTROS SISTEMAS DE ESCASO MONITOREO, MÁS ALLÁ DE LOS ANDINOS.

XXII CONCURSO UNIVERSITARIO DE PROYECTOS DE INVESTIGACIÓN