Resumen de Modelos de datos para la simulación de procesos precipitación escorrentía en cuencas
Raúl Sánchez Calvo, Antonio Berlanga Adell, Jose Manuel Molina Molina, Luis Juana, Jesús García Munguira, Sergio Zubelzu, Miguel angel Patricio
Existen numerosas teorías de base física robustas desde un punto de vista conceptual para la modelación de los procesoshidrológicos de precipitación-escorrentía en cuencas. A pesar de su incuestionable rigor, el uso extensivo de estos modelosse enfrenta a problemas derivados de su complejidad matemática o de su difícil parametrización a escala de cuenca. Enparalelo, el auge de las herramientas computacionales junto con la elevada disponibilidad de datos ha llevado a un usoextensivo de algoritmos de aprendizaje automático. Sin embargo, la gran mayoría de aproximaciones previas al uso dealgoritmos de datos para la modelación hidrológica persiguen la mayor significación estadística y adolecen de sustento físicoque garantice su rigor y generalidad. En el presente trabajo se presentan un conjunto de algoritmos de datos que persiguensimular, observando el principio de conservación de la masa en una cuenca, el calado en un punto de control en una secciónaguas abajo de dicha cuenca. Los resultados muestran que el modelo lineal es el que arroja una mejor capacidad predictivasiendo los niveles de agua registrados en los instantes previos las variables con mayor capacidad explicativa.
