AVANCES EN EL ESTUDIO DEL CAUDAL DEL RÍO SAN JUAN
El proyecto que busca predecir el caudal del Río San Juan mediante Ciencia de Datos entregó los primeros resultados significativos. La iniciativa está a cargo de la Dra. Myriam Beatriz Herrera y el alumno Ignacio Agustín Benemérito, de la Licenciatura en Ciencias de la Computación de la Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales (FCEFN).
Ignacio Agustín Benemérito
El equipo de investigación presentó el trabajo en el Instituto Balseiro, organismo universitario argentino de alto nivel especializado en física, matemáticas e ingenierías. Herrera y Benemérito expusieron la metodología empleada para recibir sugerencias y aportes por parte de especialistas en el área.
El proyecto tiene como objetivo predecir el caudal del río San Juan a partir de registros históricos del mismo. “Para ello, usamos modelos de series temporales, es decir, modelos que estudian cómo cambian ciertos valores con el paso del tiempo“, explicó el alumno Benemérito. Estos modelos se construyeron a partir de registros de caudal medio mensual correspondientes al período comprendido entre julio de 1909 y julio de 2024. Los datos fueron obtenidos del Sistema Nacional de Información Hídrica.
Gráfico de todos los datos con los que se contaba
APLICACIÓN DE CIENCIA DE DATOS
Los investigadores analizaron diversas propiedades estadísticas de las series temporales, tales como la varianza y la autocorrelación. Esto fue para determinar las transformaciones y diferenciaciones necesarias para su correcto modelización. El siguiente paso fue reexaminar las funciones de autocorrelación y autocorrelación parcial para identificar familias de modelos potencialmente adecuadas.
“A partir de este análisis, se ajustaron distintos modelos y se evaluó su desempeño predictivo para seleccionar aquel con mejor rendimiento“, puntualizó Benemérito. Finalmente, según los investigadores, el modelo que presentó los mejores resultados fue un SARIMA (3,1,0) (1,1,0) 12, con el cual obtuvieron un error absoluto medio de 6,58 m³/s.
SARIMA, cuya sigla en inglés significa Media móvil integrada autorregresiva estacional, es un modelo avanzado para pronosticar series temporales y que además incorpora patrones estacionales. En palabras del alumno: “Estos modelos estadísticos se emplean para describir y predecir la evolución de una variable a lo largo del tiempo, considerando tanto su comportamiento pasado como la presencia de tendencias y patrones que se repiten de manera periódica“.
RESULTADOS PRELIMINARES DEL PROYECTO
El modelo SARIMA les permitió obtener los siguientes datos:
-(3,1,0): describen la dinámica general del cauldal. En este caso, el 3 significa que se utilizan los últimos 3 registros del caudal para la siguiente predicción y el 1 significa que se removió la tendencia general para centrarse en los cambios de un período a otro.
-(1,1,0): representan el comportamiento estacional anual. El primer uno señala que se incorpora información del mismo mes del año anterior para la predicción, mientras que el segundo indica que se ajusta la serie para eliminar repeticiones estacionales sistemáticas, asociadas a ciclos que se repiten cada 12 meses.
Gráfica de los resultados obtenidos a partir de los registros históricos
Los resultados del gráfico demuestran una tendencia a la baja en el caudal del Río San Juan, con proyección a tres años.
Según Benemérito, “aún resta utilizar registros de variables exógenas que influyen en el caudal del río, como por ejemplo la superficie nívea de la Cordillera y el número de manchas solares“. En esta línea, los investigadores planean explorar otras metodologías de modelado, tales como las redes neuronales recurrentes. Con esto esperan lograr predicciones más precisas, con la retroalimenación provista también de los especialistas del Instituto Balseiro.
Para el desarrollo del proyecto, Herrera y Benemérito utilizaron herramientas de software orientadas al análisis de datos y a la visualización de resultados. En lo que respecta a la generación de modelos y predicciones, emplearon el lenguaje de programación R junto a la librería forecast. Por otro lado, al momento de graficar los resultados usaron Python junto a las librerías pandas, matplotlib y seaborn.
FUTURO DEL PROYECTO
Con los resultados futuros, la Dra. Miriam Beatriz Herrera y el alumno Ignacio Agustín Benemérito planean hacer una aplicación para el celular, que permita consultar fácilmente las predicciones del caudal utilizando distintos modelos. Incorporarán los registros históricos más recientes del río y las variables exógenas. Esto destinado al público en general y expertos en el área que deseen emplearlos para sus estudios.
“Este enfoque demuestra la aplicabilidad para la predicción de fenómenos naturales de la Provincia y qué se debe tener en cuenta para esta aplicación, como por ejemplo robustez de los modelos o la estacionalidad de los datos“, aclaró Benemérito.
Los resultados del trabajos son relevantes para la comunidad ya que “ayudarán a establecer políticas de manejo de agua adecuadas con antelación, a fin de mitigar los efectos que pudieran tener períodos con un bajo cauda“, fianlizó.
Para más información, contactarse con la Dra Myriam Beatriz Herrera: myriamhrrr@gmail.com
