Inteligencia Artificial, Optimización y Técnicas de Modelado en la Gestión de Recursos Hídricos: Interconexiones y...

Área de la Ciencia:

• Ciencias Ambientales
• Gestión de Recursos Hídricos
• Hidrología Computacional

Sus antecedentes:

• La gestión eficaz del agua se basa en la integración de diversos elementos como modelos de cuencas hidrográficas, IA y sistemas de apoyo a la toma de decisiones.
• Los marcos existentes a menudo enfrentan desafíos en escalabilidad y consistencia de datos, lo que limita la utilización óptima de los recursos hídricos.

Objetivo del estudio:

• Explorar las interrelaciones entre seis elementos clave de la gestión del agua: modelos de cuencas hidrográficas, algoritmos de optimización, inteligencia artificial, modelos sustitutos, monitoreo y sistemas de apoyo a la toma de decisiones.
• Identificar sinergias potenciales para mejorar las prácticas de gestión del agua y la protección de la calidad del agua.

Principales métodos:

• Revisión sistemática de la literatura que se adhiere a las directrices de Elementos Preferidos de Informes para Revisiones Sistemáticas y Meta-Análisis (PRISMA).
• Identificación, cribado, evaluación de elegibilidad y selección de estudios relevantes con referencias cruzadas.

Principales resultados:

• Los modelos avanzados de cuencas hidrográficas proporcionan información pero luchan con las variaciones espacio-temporales y la escalabilidad.
• Los enfoques de aprendizaje automático muestran potencial pero están limitados por la insuficiencia e inconsistencia de los datos.
• Se establecen interconexiones entre los elementos, pero las sinergias inexploradas requieren una mayor investigación.

Conclusiones:

• La integración de tecnologías emergentes con marcos establecidos de gestión del agua es crucial para avanzar en la protección de la calidad del agua.
• Abordar las limitaciones de datos y los desafíos de escalabilidad es esencial para maximizar los beneficios de la IA y la modelización avanzada en la gestión del agua.