Modelos Iluvia-escorrentía basados en redes neuronales artificiales

摘要

Se describe el trabajo de investigación aplicada desarrollado en los últimos años en el entorno del Sistema Automático de Información Hidrológica de la Cuenca Sur de España (SAIH-SUR) con el objetivo de obtener modelos para la predicción de escorrentías en tiempo real a partir de la pluviometría, para lo que se ha explorado particularmente la aplicación de la teoría de redes neuronales artificiales. Se exponen los requisitos generales de la predicción de escorrentía en sistemas de aviso de crecidas en tiempo real, una breve introducción a los conceptos básicos de la teoría de redes neuronales artificiales y de la problemática de su aplicación al caso, la metodología seguida para el desarrollo de los modelos, el tipo de redes empleadas y los resultados de las pruebas realizadas en dos cuencas piloto, que vienen a confirmar esta línea de trabajo como una buena solución siempre y cuando se disponga de registros históricos de lluvia y escorrentía de la cuenca en particular.%The paper describes the applied research carried out along the last years in the environment of the Hydrologic Information Automatic System of the South Basin of Spain (SAIH-SUR) aiming to get rainfall-runoff real time forecasting models based on artificial neural networks. It exposes the general requirements of a run-off forecasting model to be implemented on real time floods warning systems; a short introduction to the concepts involved in artificial neural networks theory and its relation to the case, the methodology followed to develop the models, types of networks involved and trials carried out on two pilot basins which confirm this line of work as a good solution as far as historical data of rain and discharge for each particular basin are available.