{"id":1764,"date":"2025-07-15T17:25:16","date_gmt":"2025-07-15T20:25:16","guid":{"rendered":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/?p=1764"},"modified":"2025-07-15T17:38:48","modified_gmt":"2025-07-15T20:38:48","slug":"caracterizacion-y-modelado-de-eventos-extremos-en-estaciones-centenarias-de-las-cuencas-del-parana-uruguay-y-limay","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datamining.dc.uba.ar\/predictivos\/?p=1764","title":{"rendered":"Caracterizaci\u00f3n y modelado de eventos extremos en estaciones centenarias de las cuencas del Paran\u00e1, Uruguay y Limay."},"content":{"rendered":"

Por Luciana Quarracino<\/strong> (Licenciada en Econom\u00eda-UBA, Mag\u00edster en Explotaci\u00f3n de Datos y Descubrimiento del Conocimiento y actual Analista de Planificaci\u00f3n Comercial en AES Argentina Generaci\u00f3n).<\/p>\n

El presente art\u00edculo constituye una s\u00edntesis de los principales resultados obtenidos en el marco de la investigaci\u00f3n desarrollada para la tesis de la Maestr\u00eda en Explotaci\u00f3n de Datos y Descubrimiento de Conocimiento de la Universidad de Buenos Aires. El objetivo general del trabajo fue caracterizar el comportamiento hidrol\u00f3gico de r\u00edos estrat\u00e9gicos para el desarrollo econ\u00f3mico y social de la Argentina, a partir del an\u00e1lisis de series hist\u00f3ricas centenarias de caudal. En este sentido, se propone un abordaje metodol\u00f3gico que combina t\u00e9cnicas de an\u00e1lisis exploratorio, estad\u00edstica multivariada, clusterizaci\u00f3n y modelos de predicci\u00f3n, con el fin de aportar herramientas que permitan una mejor comprensi\u00f3n y anticipaci\u00f3n de eventos extremos en las cuencas del Paran\u00e1, Uruguay y Limay. Este estudio se inscribe en una l\u00ednea de investigaci\u00f3n orientada al fortalecimiento de las capacidades de planificaci\u00f3n y gesti\u00f3n de los recursos h\u00eddricos.<\/strong><\/p>\n

Los recursos h\u00eddricos resultan ser fundamentales para el progreso econ\u00f3mico y social de un pa\u00eds. En particular, en la Argentina ciertas cuencas son esenciales para el desarrollo de la agricultura, la generaci\u00f3n de energ\u00eda el\u00e9ctrica y el turismo, as\u00ed como tambi\u00e9n para la navegabilidad asociada tanto a las importaciones como a las exportaciones. De esta manera, es fundamental el continuo estudio hidrol\u00f3gico para la generaci\u00f3n de sistemas de caracterizaci\u00f3n, prevenci\u00f3n y alerta en las distintas cuencas de nuestro pa\u00eds, procurando cooperar hacia un manejo adecuado de los distintos cuerpos de agua. (1) (2)<\/span><\/p>\n

Para hacer el an\u00e1lisis que dio lugar a nuestro trabajo, se han considerado tres r\u00edos fundamentales: el r\u00edo Paran\u00e1 y el r\u00edo Uruguay, ambos pertenecientes a la Cuenca del Plata, y el r\u00edo Limay, perteneciente a la cuenca del r\u00edo Negro. Los primeros dos se ubican en gran parte en la regi\u00f3n este y noreste de la Argentina, mientras que el tercero se encuentra en la regi\u00f3n Patag\u00f3nica. La selecci\u00f3n de estos r\u00edos no ha sido arbitraria: los mismos representan un accionar fundamental en distintos sectores econ\u00f3micos de la Argentina (agricultura, energ\u00eda, exportaciones, entre otros).\u00a0<\/span><\/p>\n

A partir del estudio de los tres r\u00edos, el trabajo realizado busc\u00f3 obtener, en primer lugar, una caracterizaci\u00f3n b\u00e1sica de las series temporales de caudal, para luego realizar un an\u00e1lisis predictivo de las mismas.<\/span><\/p>\n

En particular, mediante la caracterizaci\u00f3n de los r\u00edos se ha intentado identificar, clasificar y agrupar, para cada r\u00edo, patrones temporales anuales que presenten ciertas similitudes, explorando sus posibles causas. Adem\u00e1s, se enfoc\u00f3 en poder determinar si ese agrupamiento resulta ser consistente en los tres r\u00edos de inter\u00e9s. De esta manera, se han explorado distintos modelos predictivos con el objetivo de determinar una posible planificaci\u00f3n futura del uso de los sistemas h\u00eddricos, considerando las caracter\u00edsticas propias de cada a\u00f1o hidrol\u00f3gico, as\u00ed como tambi\u00e9n su relaci\u00f3n con las distintas oscilaciones clim\u00e1ticas, tales como el ENSO (El Ni\u00f1o\u2013Southern Oscillation). <\/span><\/p>\n

Datos<\/strong><\/span><\/p>\n

Los datos utilizados en el presente estudio corresponden a la informaci\u00f3n hist\u00f3rica del caudal medio diario de los tres r\u00edos de inter\u00e9s: Paran\u00e1, Uruguay y Limay.<\/span><\/p>\n

Estos datos fueron obtenidos del Sistema Nacional de Informaci\u00f3n H\u00eddrica (SNIH), bajo la jurisdicci\u00f3n de la Secretar\u00eda de Infraestructura y Pol\u00edtica H\u00eddrica de la Naci\u00f3n, y de la Autoridad Interjurisdiccional de las Cuencas de los r\u00edos Limay, Neuqu\u00e9n y Negro (AIC). El conjunto de datos contiene registros hist\u00f3ricos diarios de caudal promedio medidos en m\u00b3\/s desde el 31 de marzo de 1921 hasta el 1 de enero de 2021.<\/span><\/p>\n

En el presente trabajo de tesis se utiliza el t\u00e9rmino cr\u00f3nica hidrol\u00f3gica o simplemente cr\u00f3nica para hacer referencia a un per\u00edodo espec\u00edfico de tiempo en el que fueron recopilados y registrados dichos datos a lo largo de diferentes estaciones del a\u00f1o. En este caso, cada cr\u00f3nica tiene una duraci\u00f3n de 12 meses.<\/span><\/i><\/p>\n

Asimismo, los datos fueron sometidos a un control de calidad que involucr\u00f3 la identificaci\u00f3n de datos err\u00f3neos o at\u00edpicos y la aplicaci\u00f3n de t\u00e9cnicas apropiadas de tratamiento de datos faltantes.<\/span><\/p>\n

Caracterizaci\u00f3n de los r\u00edos Paran\u00e1, Uruguay y Limay<\/strong><\/span><\/p>\n

Metodolog\u00eda<\/strong><\/p>\n

Para abordar las metas planteadas relacionadas con el estudio de las series de tiempo de los r\u00edos Paran\u00e1, Uruguay y Limay, con el fin de caracterizar los tres r\u00edos, se aplicaron las t\u00e9cnicas metodol\u00f3gicas que se describen a continuaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

En primer lugar, fueron aplicadas t\u00e9cnicas de tratamiento de los datos faltantes as\u00ed como tambi\u00e9n un an\u00e1lisis de correlaci\u00f3n de los datos. (3) <\/span>Asimismo, fueron creadas nuevas variables a partir de medidas de estad\u00edstica b\u00e1sica que permitieran caracterizar el conjunto de datos.\u00a0<\/span><\/p>\n

Finalmente, para el caso en el que se observasen variaciones en la tendencia de las series temporales, fue aplicado el Test estad\u00edstico de Chow (4)<\/span> con el objetivo de comparar dos modelos de regresi\u00f3n lineal estimados en diferentes per\u00edodos de tiempo o en diferentes subconjuntos de datos.<\/span><\/p>\n

Resultados y conclusiones<\/strong><\/p>\n

El an\u00e1lisis exploratorio realizado en este estudio permiti\u00f3 obtener conclusiones espec\u00edficas para cada uno de los r\u00edos analizados, as\u00ed como tambi\u00e9n algunos resultados generales que se presentan a continuaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

En primer lugar, tal como se observa en la Figura 1 para el r\u00edo Paran\u00e1, se observ\u00f3 un cambio en la tendencia de los datos a partir de la d\u00e9cada de 1970, especialmente en los valores m\u00ednimos y medianos. Esta modificaci\u00f3n fue confirmada mediante el test estad\u00edstico de Chow. Adem\u00e1s, se detect\u00f3 que los valores m\u00e1ximos del caudal presentan mayor variabilidad a lo largo del tiempo en comparaci\u00f3n con los valores m\u00ednimos.<\/span><\/p>\n

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Figura 1 – Gr\u00e1fico de medidas estad\u00edsticas descriptivas anuales de las cr\u00f3nicas hidrol\u00f3gicas del per\u00edodo 1904-2020 del caudal del r\u00edo Paran\u00e1, medido en la estaci\u00f3n 3805, Corrientes.<\/p><\/div>\n

En cuanto al comportamiento anual del caudal, tal como se puede observar en la Figura 2, el r\u00edo Paran\u00e1 muestra una estaci\u00f3n h\u00fameda entre diciembre y mayo, y una estaci\u00f3n seca en septiembre. Los picos de caudal m\u00e1ximo suelen darse entre junio y agosto, en coincidencia con eventos del fen\u00f3meno El Ni\u00f1o.<\/span><\/p>\n

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Figura 2 – Gr\u00e1fico acumulado de medidas estad\u00edsticas descriptivas mensuales de las cr\u00f3nicas hidrol\u00f3gicas del per\u00edodo 1904-2020 del caudal del r\u00edo Paran\u00e1, medido en la estaci\u00f3n 3805, Corrientes.<\/p><\/div>\n

En segundo lugar, para el r\u00edo Uruguay, tambi\u00e9n se observ\u00f3 que los valores m\u00e1ximos abarcan un rango m\u00e1s amplio que los m\u00ednimos. Un dato destacado es que, entre 2010 y 2019, el 80<\/span>\u202f<\/span>% de los valores m\u00ednimos superaron los 1.000 m\u00b3\/s, mientras que en d\u00e9cadas anteriores todos los valores m\u00ednimos estaban por debajo de ese umbral.<\/span><\/p>\n

El ciclo anual del r\u00edo Uruguay presenta su estaci\u00f3n h\u00fameda entre mayo y noviembre, lo que coincide con el per\u00edodo seco del r\u00edo Paran\u00e1. La estaci\u00f3n seca, en cambio, se da entre enero y febrero, justamente cuando el Paran\u00e1 suele tener mayor caudal.<\/span><\/p>\n

Por \u00faltimo, en el caso del r\u00edo Limay, los valores m\u00e1ximos tambi\u00e9n se extienden en un rango amplio, aunque dicha amplitud ha disminuido en los a\u00f1os m\u00e1s recientes. Su ciclo anual indica que el per\u00edodo seco ocurre entre diciembre y abril, mientras que el per\u00edodo h\u00famedo se extiende de junio a noviembre.<\/span><\/p>\n

Existen ciertas caracter\u00edsticas comunes entre los tres r\u00edos analizados. En todos los casos, los valores m\u00e1ximos de caudal muestran alta variabilidad, incluso cuando la tendencia general puede cambiar con el tiempo. Adem\u00e1s, los ciclos anuales son distintos entre los r\u00edos, aunque el Uruguay y el Limay comparten un patr\u00f3n similar (con estaciones h\u00famedas y secas que coinciden), en contraste con el comportamiento opuesto del r\u00edo Paran\u00e1.<\/span><\/p>\n

En relaci\u00f3n con la correlaci\u00f3n entre variables estad\u00edsticas, si bien var\u00eda de un r\u00edo a otro, en general se observa una fuerte relaci\u00f3n entre la media y la mediana del caudal con los trimestres m\u00e1s h\u00famedos del a\u00f1o as\u00ed como tambi\u00e9n una baja correlaci\u00f3n entre las variables de estaciones diferentes.<\/span><\/p>\n

Clusterizaci\u00f3n<\/span><\/strong><\/p>\n

Metodolog\u00eda<\/strong><\/p>\n

Las t\u00e9cnicas utilizadas para lograr el objetivo de agrupar cr\u00f3nicas fueron, en primera instancia, el an\u00e1lisis de componentes principales (5) , cuyo objetivo fue el de simplificar y resumir la informaci\u00f3n contenida en el conjunto de datos preservando las relaciones esenciales entre las variables para as\u00ed facilitar la interpretaci\u00f3n de los datos. En segundo lugar, se aplic\u00f3 el m\u00e9todo de K-means para agrupar cr\u00f3nicas de acuerdo a caracter\u00edsticas comunes. (6)<\/span><\/p>\n

Resultados y conclusiones<\/strong><\/p>\n

Los an\u00e1lisis llevados a cabo en la presente secci\u00f3n permitieron obtener conclusiones vinculadas tanto con la creaci\u00f3n de las nuevas componentes principales mediante la combinaci\u00f3n de variables como con la clusterizaci\u00f3n de las cr\u00f3nicas hidrol\u00f3gicas de acuerdo a caracter\u00edsticas comunes del comportamiento del caudal.<\/span><\/p>\n

Tras el an\u00e1lisis de las componentes principales derivadas de los datos de los tres r\u00edos, se ha observado que la primera componente est\u00e1 fuertemente asociada con los valores m\u00e1ximos y con los del segundo y tercer trimestre, coincidiendo con los picos de caudal m\u00e1ximo durante el tercer trimestre en los tres r\u00edos. Esto indica la naturaleza de las cr\u00f3nicas en t\u00e9rminos de humedad y sequedad.<\/span><\/p>\n

Por otro lado, la segunda componente captura la variabilidad entre las estaciones, destacando las diferencias entre las cargas del primer y cuarto trimestre. Asimismo, se encontr\u00f3 una correlaci\u00f3n significativa entre las variables anuales, como el m\u00e1ximo, el m\u00ednimo y la mediana, y las cargas del segundo y tercer trimestre.<\/span><\/p>\n

En cuanto a la clusterizaci\u00f3n de las cr\u00f3nicas utilizando el algoritmo kmeans, se identificaron cuatro cl\u00fasteres distintivos:<\/span><\/p>\n