Ing. Maestria

Calibración de Modelos Hidrológicos
Juan Cabrera, Civ. Eng.
Universidad Nacional de Ingeniería
Facultad de Ingeniería Civil

1.

Introducción

El uso de modelos hidrológicos tiene por finalidad simular los fenómenos que ocurren en la realidad.
Sin embargo, a pesar de los recientes avances en ciencia y tecnología, no existe un modelo
hidrológico que simule a la perfección los complejosprocesos que involucra la hidrología debido a la
presencia de errores de diferente origen. Estos errores pueden ser minimizados mediante un adecuado
proceso de calibración.
El presente artículo se enfoca en el proceso de calibración de modelos determinísticos, presentando
conceptos tan importantes como incertidumbre, función objetivo y diferentes medidas de bondad de
ajuste.
2.Modelamiento determinístico

Como se mencionó en el capítulo anterior, el modelamiento determinístico no considera términos
aleatorios dentro del modelo; es decir, cada simulación que se realice producirá el mismo resultado.
Bajo esta idea general, el proceso de calibración se centrará en minimizar las diferencias entre los
datos observados y los datos simulados. Este “criterio de exactitud” se basa enel ajuste de parámetros
como medio de calibración.
El uso de modelos determinísticos requiere el manejo de términos como: variables de ingreso,
parámetros y variables de estado.
a. Variables de ingreso
Son series de datos a la cuales se les aplicará una serie de ecuaciones para intentar representar
otra variable. Se asume que estas variables de ingreso son independientes, es decir, nodependen de ninguna otra. Algunos ejemplos son; precipitación, temperatura, etc.
b. Parámetros
Son parámetros del modelo que han sido asumidos constantes, como la conductividad
hidráulica del suelo, la rugosidad, etc.
c. Variables de estado
Representan una “situación” que afectará los resultados del modelo; por ejemplo, el modelado
de una cuenca bajo régimen húmedo tiene diferentescaracterísticas que en régimen seco. Un
ejemplo de variable de estado es la humedad de suelo, la cual varía estacionalmente afectando
la concentración de escorrentía superficial.
3.

Exactitud y precisión

Dos conceptos importantes a tener en cuenta antes
“precisión”. La exactitud mide la performance de
simulados y los observados. Un modelo exacto
encuentran siempre dentro de un rango alrededorilustra este concepto.

de utilizar modelos hidrológicos son “exactitud” y
un modelo; es decir, la cercanía entre los valores
no arroja los mismos resultados, pero estos se
de la medida observada. La Figura 1 (Izquierda)

Figura 1 :

Exactitud y precisión en mediciones. Izquierda: grupo de medidas consideradas
exactas. Derecha: grupo de medidas consideras precisas.

Fuente: Molnar, 2011.La precisión mide la repetibilidad del experimento; es decir, la similitud entre valores simulados. Un
modelo preciso arroja similares resultados, pero estos no son necesariamente cercanos a la medida
observada. La Figura 1 (Derecha) ilustra este concepto.
Estos dos conceptos están relacionados con otros dos: errores aleatorios y errores sistemáticos. Los
errores aleatorios son errorespropios de fluctuaciones aleatorias de la magnitud medida o del proceso
de medición y no son controlables. Debido a que son aleatorios, la medición realizada se encontrará
alrededor de la medida real, muy característico de las medidas exactas. Por otro lado, los errores
sistemáticos son errores que se repiten permanentemente y aproximadamente en la misma magnitud;
esta característica hace que todaslas mediciones se encuentren “desviadas” en un mismo valor de la
medida real (como las medidas precisas). De esta manera, si se determina el valor sistemático, es fácil
corregir la medida y obtener medidas mucho más exactas.
4.

Fuentes de incertidumbre

En general, existen cuatro fuentes principales de incertidumbre:
a. Errores (sistemáticos o aleatorios) en los datos de ingreso
Son...