Tipos de cuenca hidrológicas y sus componentes de aportación

...

El uso de los modelos estadísticos para una predicción, permite la explotación racional de la información disponible a corto y mediano plazo. Su uso es posible, cuando se dispone de series suficientemente grandes de información.

Los modelos estadísticos propiamente dichos se clasifican en modelos de regresión y correlación, en modelos probabilísticos y en modelos estocásticos.

En los modelos de regresión y correlación se desarrollan relaciones numéricas funcionales mediante el tratamiento estadístico de datos experimentales y los transforman y/o cuantifican en términos de coeficientes de correlación, límites de confianza y pruebas de significación. En este tipo de modelos, la información utilizada es de forma discreta con intervalos de discretización seleccionados de forma real.

Los modelos probabilísticos utilizan la noción de frecuencia para analizar el comportamiento de un fenómeno hidrológico. La información utilizada para la calibración debe ser independiente del tiempo. Como la muestra disponible para caracterizar la población y/o el proceso físico hidrológico es generalmente limitada, en la extrapolación de resultados se debe considerar un concepto de riesgo o error probable que el modelo debe cuantificar y considerar.

En los modelos estocásticos, la información que se utiliza se trata como datos históricos a manera de secuencia cronológica. Este tipo de modelos se utiliza frecuentemente para la predicción a corto plazo y a largo plazo de series hidrológicas, pero es necesario la comparación de las series observadas y simuladas.

Modelos de sistemas o optimización

Los modelos de optimización forman la 'hidrología de sistemas' y se define como el arte de seleccionar un número de alternativas posibles a partir de un conjunto particular de acciones y posibilidades para alcanzar ciertos objetivos, bajo condiciones y restricciones físicas, legales, económicas, sociales, ambientales etc.

Los tres componentes de la hidrología de sistemas son: Teoría de decisión, Análisis de Sistemas e Investigación Operativa.

Mientras que los modelos de simulación buscan reproducir la dinámica de un sistema, un modelo de optimización busca diseñar el mejor sistema.

Los métodos de optimización más utilizados en hidrología son: la programación lineal, la programación dinámica y la programación no lineal.

Modelos matemáticos determinísticos [HOMS J04, J80, K22, K35, K55, L20]

Hay muchas maneras de clasificar los modelos matemáticos. Un modelo puede ser, por ejemplo, estático o dinámico. Una relación entre los valores de dos variables, por ejemplo, la altura del agua del río y el caudal a través de una sección transversal en un mismo instante puede ser interpretada como un modelo de estado estacionario y descrita con ayuda de una ecuación algebraica. Un ejemplo de modelo dinámico es la relación cuantitativa entre el flujo fluvial a través de una sección transversal dada en un instante dado y un conjunto de valores antecedentes de precipitación de lluvia en la cuenca hasta la divisoria de la sección transversal, es decir, los modelos de lluvia-escorrentía. Los modelos dinámicos se formulan normalmente en términos de ecuaciones diferenciales ordinarias o en derivadas parciales. Hay varias formas de clasificar sin ambigüedades los modelos dinámicos. Se encontrará más información a este respecto en la obra de Singh (1988).

La categoría de los modelos hidrológicos dinámicos es muy general y abarca muy diversas metodologías. En un extremo están las técnicas de caja negra, puramente empíricas, que no persiguen modelizar la estructura interna, sino solo reproducir los valores de entrada y salida del sistema de cuenca. Una categoría especial de estos modelos son las redes de neuronas artificiales. En el otro extremo están las técnicas basadas en sistemas de ecuaciones complejos obtenidos de leyes físicas y conceptos teóricos que determinan los procesos hidrológicos: los denominados modelos hidrodinámicos (OMM, 1990). Entre esos dos extremos hay diversos tipos de modelos conceptuales. Estos representan una estructura constituida de elementos conceptuales simples, por ejemplo, embalses y canales lineales o no lineales que simulan de manera aproximada los procesos en la cuenca. Tanto si los modelos son de caja negra como conceptuales o hidrodinámicos, arrojan resultados que no permiten evaluar su probabilidad de acaecimiento. Por esta razón, suelen denominarse modelos determinísticos.

Los modelos agrupados contienen parámetros constantes que no cambian en el espacio y son típicamente descritos mediante ecuaciones diferenciales ordinarias, mientras que los parámetros de los modelos distribuidos, cuyas leyes físicas están descritas mediante ecuaciones diferenciales en derivadas parciales, pueden variar en el espacio. Los modelos distribuidos y semidistribuidos son ya habituales, dado que utilizan los campos de datos distribuidos obtenidos mediante teledetección. Los modelos lineales son prácticos, ya que ofrecen soluciones cerradas y obedecen al principio de superposición, a diferencia de los modelos no lineales. Los modelos pueden ser estacionarios, es decir, invariantes en el tiempo, cuando la relación entrada-salida y los parámetros del modelo no varían a lo largo del tiempo. En caso contrario, los modelos son no estacionarios, es decir, varían a lo largo del tiempo. Los modelos pueden ser continuos y, por consiguiente, estar descritos mediante ecuaciones diferenciales e integrales, o discretos, en cuyo caso están descritos mediante ecuaciones diferenciales y sumas.

Estrictamente hablando, las relaciones empíricas y de caja negra han dado y seguirán dando buenos resultados en determinadas circunstancias, aunque están sujetas a importantes errores cuando se utilizan en condiciones nunca antes experimentadas. En tales condiciones, los modelos que abordan mediante conceptos teóricos procesos hidrológicos diversos que interactúan entre sí, es decir, los modelos de base física, son previsiblemente más fiables, y la experimentación con ellos ofrece perspectivas científicas prometedoras. Todo intento de clasificar los modelos determinísticos como hidrodinámicos, conceptuales o de caja negra obliga a tomar una decisión acerca del grado de empirismo. La clasificación de los modelos hidrológicos dinámicos es, en cierta medida, arbitraria, en el sentido de que el empirismo de una persona puede ser la teoría de otra (Singh, 1988). No obstante, será considerado apropiado atenerse a esa