Desarrollo de un sistema de monitoreo y alerta hidrometeorológico en la región pampeana

El pronóstico hidrológico es esencial para gestionar inundaciones y sequías, especialmente en la región pampeana, donde los cambios en el uso del suelo y la variabilidad climática han incrementado las áreas inundables. A pesar de su importancia económica, esta región carece de herramientas para prever excesos hídricos, afectando la producción agrícola y ganadera. Esta tesis busca desarrollar aplicaciones basadas en sensoramiento remoto para predecir excesos hídricos en la cuenca del río Salado, un sistema hídrico con relieve plano que, en épocas húmedas, tiene inundaciones temporales debido a su limitada capacidad de drenaje. La metodología aplicada para la predicción de caudales se basó en una estructura de múltiples modelos y múltiples satélites y se desarrolló en tres etapas. Primero, se validaron y corrigieron tres productos de precipitación satelital (TMPA, CMORPH e IMERG) comparándolos con datos observados y aplicando el método Quantile Mapping para remover el sesgo. Luego, se implementaron tres modelos hidrológicos (HydroBID, HBV y HEC-HMS). Finalmente, se validaron técnicas de ensamble combinando los productos de precipitación satelital corregidos y los modelos calibrados para generar pronósticos de caudales, utilizando promediado de pesos iguales y de varianza inversa. Los resultados más destacados indican que los productos de precipitación corregidos reducen los errores entre 6,6 y 7,4 mm/día, mejorando su desempeño. Los modelos hidrológicos seleccionados tienen potencial para pronosticar en cuencas de llanura, con mayor precisión en crecientes de gran magnitud. Además, las técnicas de promediado de modelos mejoran significativamente la predicción de caudales. El promedio de pesos iguales sobresale en su rendimiento, reduciendo el NMSE en un 40% y mejorando el R hasta 56%. En conclusión, el método aplicado en este estudio propone una estrategia prometedora para pronosticar inundaciones en cuencas de llanura. Combinar modelos hidrológicos con datos de precipitación satelital y técnicas de ensamble, mejora la predictibilidad de los caudales, abordando las incertidumbres meteorológicas e hidrológicas.