Comunicaciones a congresos nacionales

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Acceso Abierto
Modelo de balance hídrico en la cuenca del río Paraguay para uso operativo de pronósticos a mediano y largo plazo
(2005-05) Uriburu Quirno, Marcelo; Borus, Juan; Almeira, Gustavo
Se propone la aplicación de un modelo de balance hídrico a la cuenca del río Paraguay en Asunción con un doble propósito: como herramienta de pronóstico de caudal medio mensual hasta tres meses en avance y para producir pronósticos probabilísticos mediante la técnica ESP (Ensemble Streamflow Prediction). Importa aumentar la capacidad predictiva de los aportes al Paraná a la vista de proyectos como el de la Hidrovía Paraná-Paraguay. Se empleó el modelo T-a (Thornthwaite-Mather modificado), considerando caudales medios mensuales en el período 1998-2004. El período se dividió en dos partes de aproximadamente dos tercios para calibración y un tercio para validación. La precipitación acumulada mensual fue estimada con datos de origen satelital y de superficie, evaluados en una grilla de un grado geográfico de lado. La temperatura media mensual resultó de re-análisis disponibles por NOAA. Ambas variables constituyen la entrada al modelo. Esta gran cuenca tiene un tiempo de concentración superior a seis meses, mayor al paso mensual del balance hídrico. Fue dividida en seis porciones limitadas por curvas isocronas mensuales. Los excedentes producidos por cada porción durante un mes dado aparecen en el exutorio retardados según su ubicación relativa con respecto a éste. El resultado de esta agregación se lamina por un embalse lineal virtual ubicado en el cierre, que modela el retardo y la atenuación adicionales que se producen por almacenamiento en la cuenca. Este esquema de modelación sirve para generar un ensamble de trazas de un año de longitud de caudal mensual. Cada traza resulta de modelar las series de un año de precipitación y temperatura observadas, a partir de la condición inicial imperante al efectuar la simulación. Así es posible ajustar una función de densidad de probabilidad y estimar caudales asociados a probabilidades de excedencia para cada uno de los doce meses subsiguientes, es decir, un pronóstico probabilístico. Los resultados obtenidos han sido alentadores, particularmente para situaciones de aguas bajas, como aquellas para las que fue calibrado el modelo. Sin embargo, se resalta que en uso operativo como herramienta de pronóstico, la calidad de los resultados está fuertemente condicionada por la de los pronósticos climáticos de lluvia y temperatura a incorporar como entrada al modelo. Finalmente, una modelación más ajustada debería contemplar la consideración más realista de la variabilidad del tiempo de concentración de la cuenca con la condición hidrológica de ésta, como se observa en el funcionamiento real del sistema.
Acceso Abierto
Uso integrado de información satelital y convencional para el análisis hidrológico – cuenca del río Ibicuy
(2005-05) Goniadzki, Dora; Borus, Juan; Uriburu Quirno, Marcelo; Barría, Gabriel; Vila, Daniel
Se propone el uso integrado de mediciones in-situ y satelitales para aproximar el estado de humedad superficial del suelo y el excedente, para monitoreo hidrometeorológico. Con la experiencia lograda en la técnica de procesamiento satelital Change Detection aplicada en el proceso de post–clasificación en cuencas de llanura, se pretende una mayor comprensión de la respuesta hidrológica de una cuenca ante sucesivos eventos cortos de lluvia. La cuenca elegida es la del río Ibicuí, en margen izquierda del río Uruguay. Su aporte relativo en eventos de lluvia sostenida resulta significativo en el aporte total al embalse de Salto Grande. Se dispone de los caudales descargados al río Uruguay y de estimaciones de lluvia de la región de estudio. Se enfrentan evoluciones de precipitación y caudal asociadas a mapas temáticos hídricos satelitales, observándose decrementos, incrementos y estadíos permanentes de las clasificaciones del agua superficial, falta de piso y ausencia de agua de las imágenes ópticas de Landsat-TM5 y SAC-C MMRS. Se seleccionan escenas representativas de distintas condiciones hidrológicas. Se determinan las modificaciones en las clasificaciones espectrales durante algunos eventos, tanto en la existencia de agua superficial como en la condición de los afluentes al curso principal. Para una mejor comprensión de la dinámica hídrica se utilizó el DEM (modelo digital del terreno) de la misión Shuttle Radar Topography Mission. La disponibilidad de imágenes ópticas en tiempo real y su integración con información de campo permite aproximar la condición hidrológica general de la cuenca, evaluar la información de entrada a modelos hidrológicos e interpretar sus resultados para cuantificar caudales descargados al Uruguay. La inmediatez de interpretación es una de sus principales ventajas. La resolución espacial permite evaluar la zona de estudio a diferentes escalas. Pese a la baja resolución temporal de los sensores usados y la indisponibilidad de las imágenes en escenas nubosas, la metodología resulta una eficaz herramienta. Se extiende así el uso que de la información satelital hace el Instituto (diagnóstico de saturación de suelos e inundación en emergencias), al seguimiento de las condiciones hidrológicas en escenarios cambiantes para la estimación de futuros excedentes, ajustando previsiones hidrológicas tanto como parámetros de modelos.
Acceso Abierto
Red neuronal aplicada al pronóstico de alturas medias mensuales
(2005-05) Calvo, D.
El presente trabajo propone una aplicación de modelos de redes neuronales en hidrología, y su comparación con modelación clásica ARIMA estacional. La importancia de la estación de medición elegida es que integra el comportamiento hidrológico del Pantanal y la alta cuenca y determina el ingreso de caudales a la cuenca media. El método de modelación aplicado combina algunas técnicas del análisis de series de tiempo (propias de los modelos ARIMA univariados y de función de transferencia), con los métodos propios del diseño de modelos de redes neuronales. Con esta metodología se proponen modelos neuronales capaces de aceptar como entrada tanto datos de precipitación como datos de altura hidrométrica; esta alternativa de modelación resulta especialmente apta para manejar no linealidades involucradas en los procesos bajo estudio. Los resultados obtenidos son comparables a los obtenidos con los clásicos ARIMA univariados, y conducen a profundizar la aplicación de la metodología de modelación neuronal en la medida en que se disponga de una mayor cantidad de datos de estimación satelital de la precipitación media areal.

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