Un modelo simple para la predicción a largo plazo del flujo de aguas residuales en un clima cambiante

Área de la Ciencia:

• Ingeniería Ambiental
• Hidrología
• Ciencia del Clima

Sus antecedentes:

• Los eventos climáticos extremos relacionados con el cambio climático están aumentando la variabilidad del flujo de aguas residuales.
• Las entradas y infiltraciones derivadas de la lluvia (RDII) son un motor clave de esta variabilidad, con estudios de impacto a largo plazo limitados.
• Los modelos existentes de flujo de aguas residuales tienen limitaciones en complejidad, necesidades de datos e interpretabilidad.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un modelo novedoso, simple y transparente para predecir patrones de flujo de aguas residuales a largo plazo.
• Utilizar pronósticos de lluvia como única entrada para la predicción del flujo de aguas residuales.
• Abordar las limitaciones de los modelos existentes en la aplicación práctica y la interpretabilidad.

Principales métodos:

• Un marco de convolución que integra el aprendizaje basado en datos con estructuras físicas.
• Funciones de respuesta instantánea basadas en B-spline para aprender automáticamente la relación lluvia-RDII.
• Funciones de respuesta adaptativa que tienen en cuenta los niveles de saturación del suelo para mejorar la generalización.

Principales resultados:

• El modelo demostró un rendimiento estable en estudios de caso sintéticos y del mundo real.
• Consistentemente logró una eficiencia Kling-Gupta superior a 0.7.
• Mantuvo un error cuadrático medio normalizado por debajo del 12%, lo que indica predicciones precisas y generalizables.

Conclusiones:

• El novedoso modelo proporciona un enfoque práctico y transparente para predecir la dinámica del flujo de aguas residuales a largo plazo.
• La capacidad del modelo para adaptarse a la saturación del suelo mejora su generalización en diversas condiciones.
• Los hallazgos resaltan el potencial de los modelos basados en datos con estructuras físicamente significativas para la gestión de aguas residuales.