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Los Modelos hidrogeológicos de Base Física (MBF), como MODFLOW, se utilizan como herramienta de evaluación de recursos hídricos subterráneos considerando que las diferencias producidas entre lo simulado y lo observado (residuos o errores) corresponden a ruido blanco. Sin embargo, en la práctica las simulaciones numéricas presentan normalmente errores no sólo aleatorios sino también sistemáticos. En este trabajo se ha desarrollado un procedimiento numérico para tratar con los errores sistemáticos de los MBF, estudiando su estructura para modelar su comportamiento y corregir los resultados de forma externa y complementaria mediante un esquema denominado Modelo de Corrección Complementaria (MCC). La aplicación del MCC al MBF muestra disminución en las desviaciones locales, mejor distribución de los errores y reducciones en las correlaciones temporales y espaciales de los residuos, con una reducción de un 73% en el RMSN global respecto del MBF original. Esta metodología se observa como una interesante posibilidad de actualizar un MBF evitando el trabajo y los costos de intervenir su estructura interna.

Physically-Based groundwater Models (PBM), such MODFLOW, are used as groundwater resources evaluation tools supposing that the produced differences (residuals or errors) are white noise. However, in the facts these numerical simulations usually show not only random errors but also systematic errors. For this work it has been developed a numerical procedure to deal with PBM systematic errors, studying its structure in order to model its behavior and correct the results by external and complementary means, trough a framework called Complementary Correction Model (CCM). The application of CCM to PBM shows a decrease in local biases, better distribution of errors and reductions in its temporal and spatial correlations, with 73% of reduction in global RMSN over an original PBM. This methodology seems an interesting chance to update a PBM avoiding the work and costs of interfere its internal structure.
modelación, Hidrogeología, corrección complementaria, Geoestadística, redes neuronales artificiales
modeling, Hydrogeology, complementary correction, Geostatistic, artificial neural networks
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Ingeniería del agua
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