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La cuenca alta del río Huallaga es una región propensa a eventos extremos de precipitación que generan importantes caudales, provocando inundaciones y afectaciones en la población. Tradicionalmente, los modelos hidrológicos para calcular estas situaciones requieren tiempo considerable para generar predicciones. En este contexto, se desarrolló un modelo basado en redes neuronales artificiales (RNA) que puede realizar cálculos rápidos y con errores mínimos, permitiendo una predicción eficiente de hidrogramas.

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Delimitación de la cuenca: Se utilizó tecnología SIG (Sistemas de Información Geográfica) para definir con precisión los límites de la cuenca alta del Huallaga.

Creación del Dataset: Se modeló la cuenca repetidamente para generar un conjunto de datos de entrenamiento que correlaciona hietogramas de entrada (precipitación) con hidrogramas de salida (caudal en el río).

Arquitectura de la Red Neuronal: Se utilizó un modelo de red neuronal tipo MLP (Multilayer Perceptron) entrenado con un optimizador Adam y con la métrica de error MSE (Mean Squared Error).

Entrenamiento y Predicción: Se realizó el entrenamiento con 2000 iteraciones, logrando un error del 8.17%. El modelo puede predecir con buena precisión los hidrogramas de salida ante lluvias de baja, media y alta intensidad.

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Se modeló la cuenca 250 veces para crear una base de datos precisa.

El modelo de RNA puede generar hidrogramas de salida con un margen de error del 8.17%, demostrando su utilidad en alertas tempranas y en la gestión de inundaciones.

La aplicación de las RNA en la hidrología es innovadora, permitiendo predicciones más rápidas y adaptables a escenarios climáticos extremos, mejorando la capacidad de respuesta ante emergencias.

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Gestión del riesgo de inundaciones: La implementación del modelo puede ayudar a generar alertas tempranas en situaciones de inundaciones, mitigando el impacto en las comunidades.

Adaptabilidad a otras cuencas: Aunque el proyecto se centró en la cuenca del Huallaga, este modelo puede adaptarse a otras cuencas afectadas por el cambio climático mediante la recolección de nuevos datos y ajustes en el entrenamiento del modelo.

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DESCRIPCION DE LA CUENCA ALTA DEL HUALLAGA

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DESCRIPCION DE LA CUENCA ALTA DEL HUALLAGA

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La cuenca alta del Huallaga es una región con un alto índice de precipitaciones que afectan directamente los niveles de agua y el comportamiento del caudal. Este tipo de cuenca es ideal para estudios de modelamiento hidrológico debido a sus características topográficas complejas y su susceptibilidad a inundaciones durante las temporadas de lluvias intensas.

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El aumento en la frecuencia e intensidad de las precipitaciones debido al cambio climático ha generado problemas recurrentes en las poblaciones aledañas. Las técnicas convencionales para predecir y mitigar inundaciones suelen ser lentas y dependen en gran medida de registros históricos que pueden no ser adecuados para capturar las variaciones actuales. Por eso, surge la necesidad de un modelo más eficiente y flexible para la predicción rápida de inundaciones.

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Infiltración: El agua de lluvia que penetra el suelo hasta un punto donde no puede absorber más.

Escorrentía superficial: El agua que no se infiltra y fluye sobre la superficie del terreno, dirigiéndose a los ríos y quebradas.

Precipitación y hietograma: El estudio incluye el análisis de la precipitación como un hietograma (gráfico que muestra la distribución de la precipitación en el tiempo) para determinar cómo influye en el caudal generado.

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Predicciones rápidas: Comparado con los métodos tradicionales, la RNA puede generar resultados en tiempo real, lo que es fundamental para la toma de decisiones durante eventos de emergencia.

Adaptabilidad a diferentes escenarios: Las RNA pueden aprender de múltiples variables de entrada, como los cambios en la intensidad de las lluvias o las condiciones geográficas de la cuenca.

Minimización de errores: El uso de una arquitectura MLP con un optimizador Adam permitió que el modelo alcance un error promedio de 8.17%, lo que es bastante preciso para predicciones hidrológicas.

Escalabilidad: Este modelo puede ser replicado en otras cuencas o regiones geográficas simplemente ajustando los datos de entrada para los entrenamientos.

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Delimitación de la cuenca: Se realizó mediante el uso de herramientas como ArcGIS para identificar los sub-catchments y los puntos de salida de las cuencas.

Entrenamiento del modelo: El modelo fue entrenado utilizando registros históricos de precipitación y caudales, aplicando algoritmos de regresión para correlacionar la entrada (hietogramas) con la salida (hidrogramas).

Métricas de rendimiento: Se utilizaron métricas como el MSE para evaluar el desempeño del modelo y ajustar los pesos de las conexiones neuronales, logrando así optimizar las predicciones.

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El uso de redes neuronales en la hidrología ha mostrado ser una herramienta eficaz para la predicción de inundaciones y la gestión de cuencas hídricas. Los resultados obtenidos sugieren que este enfoque puede ser utilizado para mejorar los sistemas de alerta temprana en regiones propensas a desastres naturales relacionados con el agua.

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Comparativa entre datos de precipitación cada hora de estaciones cercanas a la cuenca. Fuente: (EPMAPS, 2022)

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Comparativa entre datos de precipitación cada hora de estaciones cercanas a la cuenca.

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Comparativa entre datos de precipitación cada hora de estaciones cercanas a la cuenca.

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Comparativa entre datos de precipitación cada hora de estaciones cercanas a la cuenca. muestra que la precipitación horaria acumulada de la estación P08 es mucho menor en relación con las otras. También se indica que las demás estaciones tienen algunos picos similares, a pesar de ello en ciertas horas (aprox.11h00) la precipitación es mayor en la P28 y en otras (14h00) es mayor en la P12, es decir, existió horas en las que la lluvia fue más intensa en la parte alta de la cuenca y otras en la parte baja

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Comparativa entre datos de precipitación cada hora de estaciones cercanas a la cuenca.

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Comparativa entre datos de precipitación cada hora de estaciones cercanas a la cuenca.

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Hidrograma aproximado obtenido por parte de la EPMAPS.

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Hidrograma aproximado obtenido por parte de la EPMAPS.