{"id":11817,"date":"2026-05-08T18:52:38","date_gmt":"2026-05-08T21:52:38","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sochid.cl\/?p=11817"},"modified":"2026-05-09T18:53:46","modified_gmt":"2026-05-09T21:53:46","slug":"congreso-xxvii-hs6-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sochid.cl\/?p=11817","title":{"rendered":"Congreso XXVII – HS6-2"},"content":{"rendered":"

MODELO HIDROL\u00d3GICO SEMI DISTRIBUIDO EN PYTHON PARA CUENCAS NIVOGLACIARES<\/strong><\/p>\n

MAT\u00cdAS RIVEROS HIDALGO (1)<\/strong>
\n\u00c1LVARO OSSAND\u00d3N \u00c1LVAREZ (2)<\/strong>
\nLINA CASTRO (3)<\/strong><\/p>\n

En este trabajo se implementa el modelo glacio-hidrol\u00f3gico de Sanllehi (2023) en Python, lenguaje de programaci\u00f3n de acceso libre. El modelo fue desarrollado originalmente en Matlab e integra tres submodelos: uno para el derretimiento nival (UEB; Tarboton et al., 1996), otro para el derretimiento glaciar (ETI; Pellicciotti et al., 2005), ambos de car\u00e1cter distribuido, y un tercero para la escorrent\u00eda y simulaci\u00f3n de caudales (Migueles, 1994), de tipo semi-distribuido. La validaci\u00f3n se realiz\u00f3 en la cuenca \u201cr\u00edo Juncal en Juncal\u201d, zona central de Chile, comparando resultados num\u00e9ricos y comportamiento de las simulaciones en ambos lenguajes para cada submodelo. Posteriormente, se calibr\u00f3 nuevamente el modelo en Python, obteniendo un nuevo set de par\u00e1metros que se pueda ajustar a los datos observados. La calibraci\u00f3n implementada, se realiz\u00f3 de forma simult\u00e1nea para los submodelos UEB y de escorrent\u00eda, dejando el submodelo ETI con par\u00e1metros fijos calibrados previamente. De esta forma se da prioridad a la simulaci\u00f3n de caudales, alcanzando valores de m\u00e9tricas de eficiencia aceptables para esta variable (=0.75; =0.67). En conclusi\u00f3n, se considera la implementaci\u00f3n del modelo en Python como exitosa, aunque con diferencias num\u00e9ricas entre los lenguajes de programaci\u00f3n que se vieron compensadas mediante la recalibraci\u00f3n. El costo computacional surgi\u00f3 como una limitaci\u00f3n relevante, a la hora de calibrar y simular, pero se presenta un gran potencial de mejora y optimizaci\u00f3n del programa.<\/p>\n

1 Estudiante, Ingenier\u00eda Civil, Universidad Santa Mar\u00eda \u2013 email: matias.riverosh@sansano.usm.cl
\n2 Profesor Asistente, Departamento de Obras Civiles, Universidad Santa Mar\u00eda – email: alvaro.ossandon@usm.cl
\n3 Profesor Asistente, Departamento de Obras Civiles, Universidad Santa Mar\u00eda \u2013 email: lina.castro@usm.cl<\/p>\n

\r\n
\"MODELO<\/a><\/div>\r\n
\r\n MODELO HIDROL\u00d3GICO SEMI DISTRIBUIDO EN PYTHON PARA CUENCAS NIVOGLACIARES<\/a>\r\n \r\n
\r\n RiverosMatias_TrabajoSOCHID_revfinal.pdf
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\r\n 95 Downloads
\r\n Detalles<\/a>\r\n <\/div>\r\n
\r\n \r\n \r\n \r\n
Autor:<\/strong><\/td>MAT\u00cdAS RIVEROS H.<\/td><\/tr>\r\n
Platforms:<\/strong><\/td>Windows 8<\/td><\/tr>\r\n \r\n
Category:<\/strong><\/td>HS62<\/td><\/tr>\r\n
License:<\/strong><\/td>Freeware<\/td><\/tr>\r\n
Fecha:<\/strong><\/td>8 mayo, 2026<\/td><\/tr>\r\n <\/table>\r\n <\/div>\r\n
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