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MODELOS DE BASE FISICA PARA FENOMENOS PRECIPITACION-ESCORRENTIA

A PESAR DE LA APARENTE MADUREZ DE LOS MODELOS HIDROLOGICOS Y LAS HERRAMIENTAS DISPONIBLES PARA LA RECOPILACION Y TRATAMIENTO DE LOS DATOS, LOS CIENTIFICOS RECONOCER NO SER CAPACES DE ALCANZAR UN CONOCIMIENTO COMPLETO DE LOS FENOME... ver más

01/01/2021

UPM

131K€

Presupuesto del proyecto: 131K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE MADRID No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 3944

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE MADRID No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 3944

Presupuesto del proyecto 131K€

Descripción del proyecto A PESAR DE LA APARENTE MADUREZ DE LOS MODELOS HIDROLOGICOS Y LAS HERRAMIENTAS DISPONIBLES PARA LA RECOPILACION Y TRATAMIENTO DE LOS DATOS, LOS CIENTIFICOS RECONOCER NO SER CAPACES DE ALCANZAR UN CONOCIMIENTO COMPLETO DE LOS FENOMENOS HIDROLOGICOS. LAS MODELOS ACTUALES DATAN DE 200 AÑOS ATRAS Y SON CLARAMENTE INCAPACES DE SATISFACER LAS NECESIDADES ACTUALES IMPUESTAS POR EL CAMBIO CLIMATICO. LOS CIENTIFICOS IDENTIFICAN DOS TIPOS DE CARENCIAS: LA PRIMERA RELACIONADA CON LA CALIDAD DE LOS DATOS Y LA SEGUNDA CON LA CAPACIDAD DE LOS MODELOS PARA REPRESENTAR FIELMENTE LOS FENOMENOS.EN CUANTO A LAS CUESTIONES RELATIVAS A LOS DATOS, DISPONER DE DATOS DE CALIDAD NO SIEMPRE SIGNIFICA MONITORIZAR PROCESOS DE FORMA CORRECTA, ESPECIALMENTE EN EL CASO DE SISTEMAS TAN COMPLEJOS COMO LOS HIDROLOGICOS. EXISTEN TECNICAS MUY AVANZADAS PARA MEDIR PROCESOS PERO NO EXISTE UNA ESTRATEGIA DE MONITORIZACION INTEGRAL. EN CUANTO A LOS MODELOS, LAS APROXIMACIONES DE BASE FISICA SON RIGUROSAS PERO IMPOSIBLES DE APLICAR EN LA PRACTICA A ESCALA DE CUENCA. LAS INICIATIVAS DE MODELIZACION PREVIAS BASADAS EN ALGORITMOS DE DATOS CARECEN DE BASE FISICA ROBUSTA Y NO SE BASAN EN MODELOS DE FORMA RIGUROSA. EN LA MAYORIA DE LOS CASOS APROVECHAN BASES DE DATOS EXISTENTES DESARROLLANDO MODELOS ENTRE VARIABLES CON RELACIONES FISICAS SUPERFICIALES. LA PROPUESTA OPTIMA DE CARA A MEJORAR EL CONOCIMIENTO HIDROLOGICO DEBE DEFINIR EL MODELO FISICO, CONSTRUIR EL MODELO DE DATOS EN BASE A EL Y POR ULTIMO RECOPILAR LOS DATOS NECESARIOS. CON ESTOS PRINCIPIOS, LAS TECNICAS IA PUEDEN APORTAR A LA HIDROLOGIA UN SALTO CUALITATIVO MUY RELEVANTE.HYDER INCLUYE EXPERTOS QUE ABARCAN IA (UC3M), REDES DE MONITORIZACION (UC3M Y UPM) Y MODELIZACION HIDROLOGICA (UPM). EL PROYECTO TAL Y COMO ESTA DEFINIDO TENDRA EXITO SI SE GARANTIZA UNA INTERACCION REAL ENTRE AMBAS DISCIPLINAS Y POR ESO LOS DOS SUBPROYECTOS (SP1 Y SP2) COINCIDEN EN NUMEROSAS TAREAS. SP1 SE CENTRA EN LOS PRINCIPIOS FISICOS REQUERIDOS PARA EL ENFOQUE ANTES MENCIONADO. EL OBJETIVO PRINCIPAL DE SP1 ES DEFINIR LAS BASES FISICAS Y LAS TEORIAS QUE CONTRIBUYAN A MOLDEAR ALGORITMOS DE IA ORIENTADOS A LOS PROCESOS PRECIPITACION-FLUJO A ESCALA DE CUENCA. LAS PRINCIPALES TAREAS DE SP1 COMPRENDEN: 1) DISEÑO, CONSTRUCCION Y OPERACION DE SENSORES, 2) EL DESARROLLO DE ESTRATEGIAS DE MONITOREO OPTIMAS BASADAS EN CRITERIOS DETERMINISTAS (TEORIA DE LA INFORMACION), 3) ANALISIS DE LA VARIABILIDAD ESPACIAL Y TEMPORAL DE LOS SISTEMAS HIDROLOGICOS EN EL CONTEXTO DE LA HIDROLOGIA DE EVENTOS, 4) DEFINIR MODELOS CONCEPTUALES PARA MOLDEAR ALGORITMOS IA APLICADOS A PROCESOS LLUVIA-FLUJO A ESCALA DE CUENCA Y 5) DEFINIR MODELOS FISICOS PARA DAR FORMA A ALGORITMOS DE IA RELACIONADOS CON TORMENTAS (HIETOGRAMAS) E INFILTRACION/ESCORRENTIA (PHILIP Y GREEN-AMPT). IDROLOGIA\APRENDIZAJE DE MAQUINAS\PREDICCION\MODELOS DE DATOS\MODELOS FISICOS\INTELIGENCIA ARTIFICIAL

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