Mejora en las simulaciones de un modelo hidrogeológico de base física mediante corrección complementaria de sus errores

Abstract

En el ámbito de la modelación hidrogeológica, los Modelos de Base Física (MBF), como MODFLOW, se han utilizado desde hace décadas como herramienta de evaluación de recursos hídricos subterráneos. Estos modelos intentan replicar los niveles observados utilizando ecuaciones diferenciales parciales que incluyen parámetros que representan propiedades físicas del acuífero y del agua. La estimación de estos parámetros considera que las diferencias producidas entre lo simulado y lo observado (residuos o errores) corresponden a ruido blanco. Sin embargo, dada la complejidad de los medios subterráneos en cuanto a heterogeneidad y anisotropía, en la práctica las simulaciones numéricas presentan normalmente errores no sólo aleatorios sino también sistemáticos. Estos errores, usualmente asociados a problemas en la estimación de los parámetros físicos, pueden tener también otras causas, lo que sumado a la falta de mayor información, dificulta en definitiva una corrección apropiada al MBF. La cada vez mayor disponibilidad de información medida en terreno, permite explorar herramientas que antes estaban relegadas por la falta de datos observados. En este trabajo se ha desarrollado un procedimiento numérico para tratar con los errores sistemáticos de los MBF, estudiando su estructura temporal y espacial para modelar su comportamiento y corregir los resultados de forma externa y complementaria mediante un proceso que se alimenta de las mismas salidas del MBF y agrupado en un esquema denominado Modelo de Corrección Complementaria (MCC). El enfoque determinístico tradicional con que se estudia la hidrogeología es complementado con el enfoque estocástico de las herramientas utilizadas en el presente trabajo, aprovechando las potencialidades de ambos esquemas, donde las ventajas de uno compensan las limitaciones del otro. El MCC utiliza elementos de geoestadística para realizar correcciones espaciales y de redes neuronales para correcciones temporales, resultados que posteriormente se integran generando la corrección final. El MCC fue evaluado en el sector acuífero denominado Mapocho Alto, en la zona oriente del valle de Santiago, utilizando el MBF Maipo-Mapocho perteneciente a la Dirección General de Aguas y 54 pozos de observación distribuidos a lo largo de toda la zona. La aplicación del MCC al MBF muestra disminución en las desviaciones locales, distribución normal de los errores y reducciones en las correlaciones temporales y espaciales de los residuos y por tanto notables mejoras en los resultados respecto del MBF original. En términos globales el error medio absoluto (AME) disminuyó de 17.4 m a 3.4 m, la raíz del error cuadrado medio (RMS) bajó de 25.8 m a 7.2 m y el RMS normalizado (RMSN) se redujo de 7% a menos del 2%. En consecuencia, esta metodología se observa como una interesante posibilidad de actualizar un MBF evitando el trabajo y los costos de intervenir su estructura interna.