Pronóstico de caudales a corto plazo implementando el filtro de Kalman en dos cuencas hidrográficas del centro y Golfo de México

Abstract

En este trabajo se implementaron tres modelos de pronósticos de caudales a corto plazo utilizando el algoritmo del filtro de Kalman, evaluado para las cuencas del río Turbio y río Cazones pertenecientes al centro y golfo de México, vulnerables a inundaciones cuando se presentan las épocas de lluvia. Se propuso tres metodologías con el objetivo de establecer las diferencias en implementación y eficiencia de pronóstico a diferentes pasos en el tiempo para cada una de las cuencas evaluadas. La primera metodología implementada fue el algoritmo del filtro de Kalman Discreto (DKF). En la segunda se consideró un modelo autorregresivo ARX operado bajo el filtro de Kalman Discreto, y en la tercera, fue implementado el filtro de Kalman de Conjuntos (EnKF) igual bajo el modelo ARX. Se obtuvo que los pronósticos realizados con 24 h de anticipació presentaron mejores ajustes en términos de Nash-Sutcliffe y RMSE que los pronósticos realizados a 48 h, 72 h y 96 h de anticipación en todas las metodologías para las 2 cuencas evaluadas. Los resultados obtenidos para la cuenca del río Turbio fueron los mejores pronósticos comparados con los obtenidos en la cuenca del río Cazones, pues en esta cuenca la presencia de eventos meteorológicos extremos originados en el océano atlántico, generan mayor incertidumbre en los datos pronosticados debido al cambio repentino de las funciones de respuesta.