Modelos distribuidos

Ejemplo de malla de datos distribuidos sobre una cuenca.

Un enfoque de modelado plenamente distribuido representa los procesos por medio de elementos de modelo discretos de alta resolución. Esto se puede realizar sobre una cuadrícula o malla, o bien mediante subcuencas, planos de flujo, redes irregulares trianguladas o unidades de respuesta hidrológica. Este enfoque permite generar predicciones detalladas en muchos puntos distintos en una cuenca. Para no complicar las cosas, utilizaremos el enfoque de celdas de malla para examinar el concepto de modelado distribuido.

En este enfoque, cada celda cuenta con parámetros que permiten llegar a estimaciones individuales del caudal. El caudal se puede calcular matemáticamente para cualquier punto en la cuadrícula. Una desventaja de los modelos distribuidos es la cantidad de datos de entrada adicionales que se requieren para cada celda. Cuando no se cuenta con estos datos, es preciso estimarlos de alguna manera, lo cual introduce un factor de incertidumbre.

Comparación de los datos de precipitación y escorrentía superficial distribuidos en la cuadrícula de una cuenca.

Esta figura muestra las cuadrículas de los datos de precipitación y escorrentía superficial de una cuenca. Como llovió muy poco en la zona superior de la cuenca, no hay respuesta de caudal en el punto A. Las zonas centrales de la cuenca registraron un poco de lluvia, provocando una leve respuesta de caudal en el punto B.

La lluvia más fuerte cayó en la zona inferior de la cuenca, la cual produce un caudal máximo considerable y rápido en el punto C.

Una simulación por agrupamiento de la situación en esta cuenca solo presentaría un promedio de los efectos para toda la cuenca y no solo subestimaría el caudal máximo en el punto C, sino que el momento de llegada del caudal máximo en el punto C se propagaría incorrectamente.

Sin embargo, el modelo distribuido es capaz de capturar la variabilidad espacial de la precipitación y producir una simulación más aceptable en el punto C, así como estimaciones del caudal en los puntos A y B.

Datos distribuidos que muestran la relación entre las celdas de la cuadrícula de una cuenca.

Esta figura muestra los vectores de flujo aguas abajo para cada celda de la cuadrícula. Los flujos se propagan de una celda a otra hasta la salida de la cuenca de acuerdo con parámetros y ecuaciones que se basan en la física.

Hay que tener presente que se trata de una estimación de la trayectoria del flujo. Podemos ver que al convertir la cuenca en una representación cuadriculada hemos dejado de lado algunas partes de la cuenca y hemos incluido zonas que en realidad quedan fuera de la misma.

El antiguo Danish Hydraulic Institute, un grupo internacional de consultoría sin fines de lucro que opera bajo el nombre DHI, ha desarrollado un conjunto de modelos capaces de simular varios procesos hidrológicos, según las necesidades. El modelo de lluvia y escorrentía MIKE 11 se puede ejecutar en diversas etapas de complejidad, según la necesidad del caso y los datos que estén disponibles. El modelo se puede ejecutar en un modo agrupado que simula solo el flujo superficial, el interflujo o el flujo base, o bien en un modo plenamente distribuido que simula la escorrentía, los caudales propagados con métodos hidrológicos e hidráulicos y otros procesos tales como el intercambio entre el río y el acuífero. También ofrece modos intermedios de lluvia-escorrentía que incluyen un paquete basado en eventos, así como un modo de balance de humedad del suelo y un modo semidistribuido. Estos y varios otros recursos de modelado hídrico de DHI son muy populares en todo el mundo, tanto para investigación como para pronósticos operativos. Encontrará más información al respecto en el sitio web de DHI: http://www.mikebydhi.com

La complejidad espacial y la popularidad de los modelos hidrológicos distribuidos está aumentando gracias al uso de tecnologías tales como el radar Doppler, el sistema de posicionamiento global (GPS, por sus siglas en inglés) y los sistemas de información geográfica (SIG) para crear conjuntos de datos cuadriculados georreferenciados.