Modelo de redes funcionales orientado a pronóstico de crecidas en cursos de llanura del Gran Rosario, Santa Fe, Argentina

Carlos M. Scuderi, Gerardo A. Riccardi, Erik. D. Zimmermann

Resumen


Se presentan diferentes modelos de redes funcionales orientados a pronóstico de niveles, que fueron aplicados en cuencas del Gran Rosario. Las variables de entrada son precipitación y nivel vinculado a un tiempo t0, mientras que la salida está dada por niveles asociados a diferentes horizontes temporales tpi. A partir de los eventos observados, en promedio 10 tormentas sobre 15 estaciones limnimétricas, se calculan las combinaciones posibles para constituir dos grupos: uno para aprendizaje y otro para validación de la red. La evaluación de los modelos se efectúa por medio de distintos estadísticos, entre ellos: diferencia máxima en el nivel pico (Dpico), coeficiente de eficiencia de Nash-Sutcliffe (NS) y raíz del error cuadrático medio (RECM). Para los cuatro limnímetros presentados en este trabajo el valor de Dpico varía entre 0,04 m y 1,07 m, el de NS varía entre 0,99 y 0,75 y el de RECM fluctúa entre 0,03 m y 0,32 m, para tiempos de pronóstico desde 15 minutos hasta 6 horas respectivamente. Este tipo de modelos puede ser implementado en cualquier cuenca que posea datos de precipitación y niveles. Los resultados obtenidos hasta el presente son favorables, demostrando la capacidad de “aprendizaje” y simulación de eventos de estos modelos.


Palabras clave


modelos de caja negra, redes funcionales, pronóstico de niveles, cuencas de llanura

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