Predicción de flujos fluviales no mezclados mediante enfoques basados en datos: un estudio de caso en la región de...

Área de la Ciencia:

• Ciencias Ambientales; Hidrología; Ciencia de Datos

Sus antecedentes:

• La estratificación térmica en los ríos dificulta la mezcla, afectando la distribución de oxígeno y nutrientes, y puede provocar la muerte de peces. Comprender y predecir las condiciones de no mezcla en los ríos es vital para la salud de los ecosistemas acuáticos y la gestión de los recursos hídricos.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar y evaluar un novedoso modelo híbrido basado en datos para clasificar las condiciones de mezcla y no mezcla del flujo fluvial. Investigar la influencia de los datos meteorológicos, hidrológicos y del modelo basado en procesos en la estratificación del río. Utilizar inteligencia artificial explicable (XAI) para comprender las predicciones del modelo.

Principales métodos:

• Se desarrolló un modelo híbrido de Máquinas de Vectores de Soporte (SVM) utilizando datos del río Darling, Australia. El modelo integró datos meteorológicos, factores hidrológicos y resultados del modelo LAKEoneD. Se emplearon aprendizaje supervisado automático y técnicas de XAI para la clasificación y el análisis.

Principales resultados:

• El modelo híbrido SVM, mejorado con datos de LAKEoneD, superó a otros modelos en la predicción de condiciones de no mezcla. El análisis de IA explicable identificó la temperatura mínima del aire y la humedad relativa como predictores clave del flujo de no mezcla. La temperatura máxima del aire también fue significativa, especialmente antes de los eventos de muerte de peces.

Conclusiones:

• El modelo híbrido propuesto sirve como una herramienta valiosa para predecir la estratificación del río y su impacto en la vida acuática. Los hallazgos ofrecen información crítica para que las autoridades ambientales mejoren las estrategias de gestión de la calidad del agua en los sistemas fluviales. Esta investigación proporciona un enfoque científico para pronosticar la salud de los peces en función de la dinámica del flujo fluvial.