{"id":11746,"date":"2026-05-06T17:47:48","date_gmt":"2026-05-06T20:47:48","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sochid.cl\/?p=11746"},"modified":"2026-05-09T18:54:31","modified_gmt":"2026-05-09T21:54:31","slug":"congreso-xxvii-hs1-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sochid.cl\/?p=11746","title":{"rendered":"Congreso XXVII – HS1-2"},"content":{"rendered":"

USO DE MODELOS DE APRENDIZAJE AUTOM\u00c1TICO PARA LA SIMULACI\u00d3N DE
\nCAUDALES EN EL R\u00cdO CAUT\u00cdN A TRAV\u00c9S DE R<\/strong><\/p>\n

GADIEL SEP\u00daLVEDA A. (1)
\n<\/strong>H\u00c9CTOR GARC\u00c9S-FIGUEROA (1,2,3)
\nROC\u00cdO CANO M. (1)
\nMAURICIO ZAMBRANO-BIGIARINI (4,5,6)<\/strong><\/p>\n

El actual contexto de cambio clim\u00e1tico en Chile ha impulsado la b\u00fasqueda de nuevas herramientas que permitan modelar los sistemas hidrol\u00f3gicos. Por ello, en este trabajo, se analiza el desempe\u00f1o de modelos de aprendizaje autom\u00e1tico (ML) como alternativa a modelos hidrol\u00f3gicos (MH) tradicionales en la simulaci\u00f3n de caudales diarios en la Cuenca del R\u00edo Caut\u00edn en Caj\u00f3n. Se implementaron tres algoritmos de ML: Random Forest (RF), eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) y Long Short-Term Memory (LSTM); junto con el MH agregado TUWmodel. Todos los modelos utilizaron forzantes meteorol\u00f3gicas diarias de precipitaci\u00f3n, temperatura media del aire y evapotranspiraci\u00f3n potencial, provenientes del producto CR2MET-v2.5 para el per\u00edodo 1983-2024. El rendimiento de los modelos fue evaluado mediante las m\u00e9tricas RMSE, KGE\u2019 y KGElf.<\/p>\n

Los resultados indican que los modelos ML superaron el desempe\u00f1o de TUWmodel en el per\u00edodo de prueba (2010-2024), especialmente en la representaci\u00f3n del tiempo de ocurrencia de eventos de crecidas y en la din\u00e1mica de caudales bajos. Entre los modelos ML, destac\u00f3 LSTM por su capacidad para capturar dependencias temporales y reproducir la variabilidad estacional del caudal. Adem\u00e1s, LSTM obtuvo valores de KGE\u2019 = 0.88, KGElf = 0.86 y RMSE = 44.9 m3\/s. Por su parte, RF y XGBoost demostraron rendimientos satisfactorios en caudales medios, aunque tendieron a sobreestimarlos. En su conjunto, estos resultados demuestran el potencial de los modelos ML para simular caudales diarios, con ventajas frente a enfoques tradicionales como los modelos de
\nprecipitaci\u00f3n-escorrent\u00eda.<\/p>\n

1 Estudiante, Ingenier\u00eda Civil, Facultad de Ingenier\u00eda y Ciencias, Universidad de La Frontera.
\n2 Asistente de Investigaci\u00f3n, Observatorio de Recursos H\u00eddricos de La Araucan\u00eda (Kim\u00fcn-Ko), Universidad de La Frontera.
\n3 Asistente de Investigaci\u00f3n, Centro de Ciencia del Clima y la Resiliencia (CR2), Universidad de Chile.
\n4 Profesor Asociado, Departamento de Obras Civiles, Universidad de La Frontera.
\n5 Director, Observatorio de Recursos H\u00eddricos de La Araucan\u00eda (Kim\u00fcn-Ko), Universidad de La Frontera.
\n6 Investigador Asociado, Centro de Ciencia del Clima y la Resiliencia (CR2), Universidad de Chile.<\/p>\n

\r\n
\"USO<\/a><\/div>\r\n
\r\n USO DE MODELOS DE APRENDIZAJE AUTOM\u00c1TICO PARA LA SIMULACI\u00d3N DE CAUDALES EN EL R\u00cdO CAUT\u00cdN A TRAV\u00c9S DE R<\/a>\r\n \r\n
\r\n SepulvedaGadiel_TrabajoSOCHID1.pdf
\r\n \r\n <\/div>\r\n
\r\n 0 B
\r\n 112 Downloads
\r\n Detalles<\/a>\r\n <\/div>\r\n
\r\n \r\n \r\n \r\n
Autor:<\/strong><\/td>GADIEL SEP\u00daLVEDA A.<\/td><\/tr>\r\n
Platforms:<\/strong><\/td>Windows 8<\/td><\/tr>\r\n \r\n
Category:<\/strong><\/td>HS12<\/td><\/tr>\r\n
License:<\/strong><\/td>Freeware<\/td><\/tr>\r\n
Fecha:<\/strong><\/td>6 mayo, 2026<\/td><\/tr>\r\n <\/table>\r\n <\/div>\r\n
<\/div>\r\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

USO DE MODELOS DE APRENDIZAJE AUTOM\u00c1TICO PARA LA SIMULACI\u00d3N DE CAUDALES EN EL R\u00cdO CAUT\u00cdN A TRAV\u00c9S DE R GADIEL SEP\u00daLVEDA A. (1) H\u00c9CTOR GARC\u00c9S-FIGUEROA […]<\/a><\/p>\n<\/div>","protected":false},"author":3149,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[78,1],"tags":[],"class_list":["post-11746","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-congreso-xxvii","category-sin-categoria"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.sochid.cl\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/11746","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.sochid.cl\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.sochid.cl\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sochid.cl\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/3149"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sochid.cl\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=11746"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/www.sochid.cl\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/11746\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":11749,"href":"https:\/\/www.sochid.cl\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/11746\/revisions\/11749"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.sochid.cl\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=11746"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sochid.cl\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=11746"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sochid.cl\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=11746"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}