Resumen de Desarrollo de un modelo distribuido de predicción en tiempo real para eventos de crecida
Desde que la Hidrología surge como ciencia ha tratado de explicar el proceso de transformación de lluvia en escorrentía mediante diversas técnicas, todas ellas enfocadas en realizar una predicción fiable de las inundaciones ocasionadas por las crecidas y para tratar de mitigar sus efectos adversos.
Aunque existen numerosas metodologías, los modelos distribuidos de itpo conceptual son una herramienta idónea para la simulación hidrológica de eventos de crecida, básicamente porque tienen en cuenta la variabilidad espacial y temporal en los diferentes procesos involucrados en el ciclo hidrológico. A esta categoría pertenece el modelo TETIS desarrollado en el Departamento de Ingeniería Hidráulica y Medio Ambiente del a Universidad Politécnica de Valencia. Además, este modelo emplea información geomorfológica propia de cada cuenta, tiene en cuenta la no linealidad en la relación lluvia escorrentía, considera la dependencia de la velocidad del flujo en la cantidad del flujo y es capaz de considerar la existencia de áreas parciales de escorrentía.
Tomando como referencia el modelo TETIS se proponen mejoras, todas ellas encaminadas a aumentar la capacidad predictiva del modelo. Se incluyen en el modelo métodos de optimización automática de parámetros, como son los algoritmos genéticos y el SCE-UA, siendo este último un método más eficiente y efectivo durante el proceso de calibración del modelo. También se agrega el análisis de la incertidumbre mediante el GLUE.
Una vez se dispone de un modelo robusto y eficiente para la simulación de eventos de crecida se propone un esquema para realizar la predicción en tiempo real, el cual ha sido llamado TETUS-PTR.
El modelo propuesto ha sido dividido en dos partes. La primera consiste en seleccionar un período anterior a la predicción, que sea lo suficientemente largo para realizar una simulación hidrológica en lo que se ha llamado el ajuste de humedad. La segunda
