Modelo de redes funcionales orientado a pronóstico de crecidas en cursos de llanura del Gran Rosario, Santa Fe, Argentina
DOI:
https://doi.org/10.59069/7gdvmw93Palabras clave:
cuencas de llanura, modelos de caja negra, pronóstico de niveles, redes funcionalesResumen
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.
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