Este documento discute aspectos fundamentales de la previsión hidrológica. Explica términos clave como previsión, predicción y proyección. También describe las bases para la previsión como acceso a datos en tiempo real y modelos operativos. Finalmente, cubre temas como la incertidumbre en las previsiones, el horizonte de previsión y la elección e implementación de modelos para previsión hidrológica en tiempo real.

1. 1
Aspectos fundamentales de la
previsión hidrológica
Angel Luis Aldana Valverde
Consultor OMM
Coordinador de PROHIMET (http://www.prohimet.org)
angel.l.aldana@prohimet.org

2. 2
Términos y sus referencias
Previsión
Anuncio preciso o estimación estadística de la aparición de un hecho futuro
Fuente: Glosario Hidrológico Internacional (http://hydrologie.org/glu/aglo.htm)
Prever
Ver con anticipación.
Conocer, conjeturar por algunas señales o indicios lo que ha de suceder
Fuente: Diccionario de la Lengua Española de la Real Academia Española
(http://www.rae.es )
Pronosticar.
Conocer por algunos indicios lo futuro
Fuente: Diccionario de la Lengua Española de la Real Academia Española
(http://www.rae.es )
Predicción
Anunciar por revelación, ciencia o conjetura algo que ha de suceder
Fuente: Diccionario de la Lengua Española de la Real Academia Española
(http://www.rae.es )
Proyección
Evolución potencial futura de una cantidad o conjunto de cantidades, a menudo calculadas
con la ayuda de una simulación. La proyección se diferencia de una ‘predicción’ para enfatizar
que la proyección se basa en hipótesis sobre, por ejemplo, avances tecnológicos y
socioeconómicos futuros, que se pueden o no realizar, y está sujeta a una gran
incertidumbre.
Fuente: Glosario de términos. IPCC. http://www.ipcc.ch/pdf/glossary/tar-ipcc-terms-
sp.pdf

3. 3
Términos. Propuesta
Previsión
Conocimiento de un suceso futuro
Conocer: Averiguar por el ejercicio de las facultades
intelectuales la naturaleza, cualidades y relaciones de
las cosas
Previsión hidrológica o pronóstico hidrológico
Conocimiento de las condiciones hidrológicas en el
futuro
Predicción
Anuncio de un pronóstico
Proyección
Previsión de gran incertidumbre debido a las hipótesis
de que depende

4. 4
Avances en predicción
hidrometeorológica
Dependencia de materias relacionadas
Tecnologías de la información y las comunicaciones (TIC)
Ciencias de la computación (cálculo numérico)
Ciencias hidrometeorológicas
Nuevas aplicaciones de métodologías científico-tecnológicas
Informática y computación
Meteorología
Hidrología
La expansión de las telecomunicaciones
Disponibilidad de nuevos medios de observación
Satélites
Radares meteorológicos
Sensores de medida de variables hidrológicas
Enlace entre meteorología e hidrología
Desarrollo de los Sistemas de alerta temprana
Hacia un nuevo enfoque de la planificación, desarrollo e
implementación de soluciones

5. 5
Bases para la previsión. Medios y
métodos existentes
Acceso a medidas de precipitaciones, niveles y
caudales en tiempo real
SAIH: Sistemas automáticos de información
hidrológica
Posibilidades que ofrecen las tecnologías de la
información
Acceso a la información
Ejemplo: Meteorología
Manejo de grandes volúmenes de información
Modelos operativos en tiempo real

6. 6
Bases para la previsión. Naturaleza de
los fenómenos
Desfases entre causa y efecto (D)
Transformación lluvia escorrentía
Ejemplo: Desfase en hidrograma unitario
Hidrograma unitarioLluvia
de
volumen
unidad
D

7. 7
Bases para la previsión. Naturaleza de
los fenómenos
Desfases entre causa y efecto (D)
Propagación en cauces
Ejemplo: Desfase en método de Muskingum
Hidrograma
aguas abajo
Hidrograma
aguas arriba
D

8. 8
Incertidumbre y previsión
Fuentes de incertidumbres
Datos pasados
Simulaciones pasadas
Posibles escenarios
Horizonte de previsión
Tiempo de respuesta
Error asumible en la previsión
Variable de decisión
Nivel
Caudal
Ver gráfico ->

9. 9
Horizonte de previsión
Instante de previsión
Futuro
(previsión hidrológica)
Pasado
(período de simulación hidrológica)
H
Hipótesis de lluvia
futura e
hidrogramas
futuros
Hidrogramas
resultantes
P
Q
t
Divergencia asumible

10. 10
Horizonte de previsión. Ejemplo
1/4
0.0
5.0
10.0
15.0
20.0
25.0
30.0
35.0
0.0
500.0
1000.0
1500.0
2000.0
2500.0
3000.0
01 00:00 01 12:00 02 00:00 02 12:00 03 00:00 03 12:00
mm
m3/s
Tiempo total
Q calc Pas (m3/s) Q P max crec (m3/s) Q P max dec (m3/s) Q P cte (m3/s)
Q P nula (m3/s) P (mm) P neta (mm) P max crec (mm)
P max dec (mm) P cte (mm) P nula (mm)
Area 500 km2
NC= 80

11. 11
Horizonte de previsión. Ejemplo
2/4
0.0
5.0
10.0
15.0
20.0
25.0
30.0
35.0
0.0
500.0
1000.0
1500.0
2000.0
2500.0
3000.0
03 00:00 03 03:00 03 06:00 03 09:00 03 12:00
mm
m3/s
Previsiones
Q P max crec (m3/s) Q P max dec (m3/s) Q P cte (m3/s) Q P nula (m3/s)
P max crec (mm) P max dec (mm) P cte (mm) P nula (mm)
Tiempo de punta: 12 horas
Horas (futuro) Q P max crec (m3/s) Q P max dec (m3/s) Q P cte (m3/s) Q P nula (m3/s) Max Min Dif Dif/Min*100
3 1203.9 1282.4 1239.3 1192.2 1282.4 1192.2 90.2 8
6 1397.5 1636.4 1503.3 1318.9 1636.4 1318.9 317.4 24
12 1457.2 1762.4 1591.6 1336.1 1762.4 1336.1 426.4 32

12. 12
Horizonte de previsión. Ejemplo
3/4
Tiempo de punta: 6 horas
0.0
5.0
10.0
15.0
20.0
25.0
30.0
35.0
0.0
500.0
1000.0
1500.0
2000.0
2500.0
3000.0
03 00:00 03 03:00 03 06:00 03 09:00 03 12:00
mm
m3/s
Previsiones
Q P max crec (m3/s) Q P max dec (m3/s) Q P cte (m3/s) Q P nula (m3/s)
P max crec (mm) P max dec (mm) P cte (mm) P nula (mm)
Horas (futuro) Q P max crec (m3/s) Q P max dec (m3/s) Q P cte (m3/s) Q P nula (m3/s) Max Min Dif Dif/Min*100
3 1918.5 2132.3 2015.1 1890.4 2132.3 1890.4 241.9 13
6 1599.4 2388.0 1950.1 1369.2 2388.0 1369.2 1018.8 74
12 1543.4 2541.6 1984.2 1179.2 2541.6 1179.2 1362.4 116

13. 13
Horizonte de previsión. Ejemplo
4/4
Tiempo de punta: 3 horas
0.0
5.0
10.0
15.0
20.0
25.0
30.0
35.0
0.0
500.0
1000.0
1500.0
2000.0
2500.0
3000.0
03 00:00 03 03:00 03 06:00 03 09:00 03 12:00
mm
m3/s
Previsiones
Q P max crec (m3/s) Q P max dec (m3/s) Q P cte (m3/s) Q P nula (m3/s)
P max crec (mm) P max dec (mm) P cte (mm) P nula (mm)
Horas (futuro) Q P max crec (m3/s) Q P max dec (m3/s) Q P cte (m3/s) Q P nula (m3/s) Max Min Dif Dif/Min*100
3 1639.6 2316.6 1945.6 1553.7 2316.6 1553.7 762.9 49
6 975.9 2867.1 1811.7 309.0 2867.1 309.0 2558.1 828
12 1090.6 2906.6 1879.8 132.6 2906.6 132.6 2774.0 2091

14. 14
Aspectos temporales: periodos críticos de
respuesta
Respuesta hidrológica
Tiempos de recopilación, tratamiento,
análisis y previsión
El desfase hasta la difusión
La respuesta de los agentes externos al
servicio SAIH
Repercusiones: posibilidades en cauces
principales y limitaciones en sistemas
de respuesta rápida

15. 15
Tiempos y difusión. Fenómenos
observados
TD.- Tiempo de disponibilidad de la información
Tci.- Captación de información
Tdb.- Proceso de datos básicos
Tva.- Obtención de variables de decisión en instante actual
Tvf.- Obtención de variables de decisión en instante futuro
Tdi.- Difusión de información
TA.- Tiempo de acción de protección
H.- Horizonte de previsión (Tiempo de previsión)
Dependiente del tiempo de respuesta del sistema hidrológico
Observación
o predicción
de la causa
Presentación
del fenómeno
respuesta
Disponibilidad
de la
información
sobre
respuesta
Acción de
protección
Tci Tdb Tva Tvf Tdi TA
H
H >= TD+TA

16. 16
La realidad de los modelos
Modelos como aproximación a la realidad
No hay modelo para todas las áreas y todos los
fenómenos
Exigencias de uso de modelos en tiempo real
Configuración inicial, mantenimiento y calibración
Modelo como base para un SAD

17. 17
La elección de un modelo de
previsión
La elección de un modelo
Naturaleza de los fenómenos locales
Finalidad última del problema que se pretende resolver
Variable objeto del análisis
Abundancia, calidad y disponibilidad de datos (distribuciones
espaciales y temporales de los datos)
Perfil de usuario
Exigencias de un modelo para su uso en tiempo real
Sencillez de uso
Capacidad de adaptación a datos y condiciones existentes
Capacidad de calibración automática de parámetros
Robustez interna
Tiempo de ejecución breve

18. 18
Uso de modelos en tiempo real
Podemos
Implementar modelos para la previsión de crecidas en
tiempo real
interactivos
con capacidades de autocalibración
Pero
Quien va a ...
usarlos ?
supervisar su correcto funcionamiento ?
interpretar sus resultados ?
Las instituciones necesitan recursos humanos
con formación y entrenamiento continuo

19. 19
Modelos, observación e información
Un modelo
Es una representación de una parte de la realidad
Encierra gran simplicidad frente a la complejidad del
mundo real
Se fundamenta en hipótesis simplificadoras
Necesita datos de entrada
Calidad
Cantidad
Puede complementar pero no sustituir la observación y
medida.
Solo la observación y la medida pueden validar
un modelo