Modelos distribuidos y basados en la física

Los modelos distribuidos y basados en la física representan los procesos hidrológicos espacialmente a través de una cuenca utilizando las ecuaciones que rigen el flujo, resolviendo cómo varía la escorrentía de un lugar a otro.

Definition

Los modelos distribuidos y basados en la física son modelos hidrológicos que dividen una cuenca en unidades espaciales y simulan procesos utilizando ecuaciones basadas en la física (para infiltración, flujo subsuperficial y superficial, y enrutamiento de canales) con parámetros y entradas espacialmente variables.

Scope

Este tema abarca los modelos hidrológicos espacialmente distribuidos y las formulaciones basadas en la física que resuelven las ecuaciones para el flujo superficial y subsuperficial en cuadrículas o elementos, incluyendo el enfoque de área de contribución variable. Contrasta con los modelos conceptuales agrupados y se conecta con los desafíos de calibración e incertidumbre.

Core questions

• ¿Cómo representan los modelos distribuidos la variabilidad espacial de los procesos hidrológicos?
• ¿Qué ecuaciones rectoras subyacen a los modelos basados en la física?
• ¿Cómo equilibran enfoques como TOPMODEL la base física y la parsimonia?
• ¿Cuáles son los límites prácticos del modelado distribuido basado en la física?

Key concepts

• Discretización espacial (cuadrículas, elementos)
• Ecuaciones de flujo rectoras
• Índice topográfico (TOPMODEL)
• Área de contribución variable
• Flujo superficial-subsuperficial acoplado
• Demandas de parámetros y datos

Key theories

El plan basado en la física

Freeze y Harlan establecieron el plan para acoplar las ecuaciones diferenciales parciales del flujo superficial y subsuperficial en un único modelo distribuido basado en la física, la plantilla para modelos distribuidos posteriores.

TOPMODEL y control topográfico

TOPMODEL de Beven y Kirkby utiliza un índice topográfico para predecir el área de contribución variable de saturación, logrando una representación basada en la física de la generación de escorrentía con relativamente pocos parámetros.

Modelos de procesos totalmente distribuidos

Modelos como el Système Hydrologique Européen (SHE) resuelven las ecuaciones de flujo acopladas en una cuadrícula para toda la cuenca, ejemplificando el modelado hidrológico totalmente distribuido y basado en la física.

Clinical relevance

Los modelos distribuidos y basados en la física se utilizan cuando el detalle espacial es importante, como para evaluar cambios en el uso del suelo, predecir dónde ocurren la saturación y la erosión, simular cuencas no aforadas o que cambian rápidamente, y acoplar la hidrología con modelos de calidad del agua y de la superficie terrestre, aunque sus demandas de datos y parámetros y la equifinalidad restringen su uso.

History

El plan de Freeze y Harlan de 1969 enmarcó el modelado distribuido basado en la física; TOPMODEL (1979) ofreció un enfoque parsimonioso basado en la física impulsado por la topografía, mientras que modelos completos basados en cuadrículas como SHE en la década de 1980 buscaron una representación completa del proceso, exponiendo las compensaciones entre la demanda de datos y la identificabilidad de los parámetros.

Debates

Valor de la complejidad en los modelos distribuidos

Existe un debate continuo sobre si los modelos totalmente distribuidos y basados en la física justifican sus grandes requisitos de datos y parámetros dada la equifinalidad y el rendimiento a menudo comparable de modelos conceptuales o basados en la topografía más simples.

Key figures

• R. Allan Freeze
• Keith J. Beven
• Mike J. Kirkby

Seminal works

• freeze1969
• bevenkirkby1979
• abbott1986

Frequently asked questions

¿Qué hace que un modelo esté basado en la física?

Un modelo basado en la física representa los procesos utilizando las ecuaciones físicas que los rigen (por ejemplo, para la infiltración y el flujo subsuperficial) con parámetros que, en principio, tienen un significado físico, en lugar de depender únicamente de almacenes conceptuales calibrados a los datos.

¿Los modelos distribuidos son siempre mejores que los agrupados?

No necesariamente. Capturan la variabilidad espacial y pueden abordar preguntas que los modelos agrupados no pueden, pero requieren muchos más datos, son más difíciles de parametrizar y, a menudo, no superan a los modelos más simples para predecir el caudal de salida.