En este trabajo se analizó el desempeño del modelo distribuido ModClark, disponible en el Sistema de Modelación Hidrológica del Centro de Ingenieros Hidrológicos de Estados Unidos (HEC-HMS).
La implementación se realizó en la Cuenca del Arroyo Feliciano en la Provincia de Entre Ríos para dos eventos observados. La distribución espacial de las precipitaciones se realizó aplicando métodos geoestadísticos a los datos pluviométricos. La variación areal del Número de Curva (CN) se determinó en base al análisis de la cobertura de los suelos mediante clasificación supervisada de imágenes satelitales.
El desempeño del modelo distribuido ModClark se evalúo contrastando sus resultados con los del modelo agregado de Clark. Las simulaciones indicaron que los modelos distribuido y agregado representaron de manera satisfactoria los eventos simulados. La similitud entre los resultados de ambos modelos se explicó por la baja heterogeneidad espacial de los valores de CN. En un escenario ficticio, con valores de CN de mayor variabilidad, los resultados de las simulaciones se diferenciaron.
La aplicación más eficiente del modelo distribuido se analizó en función de la correcta selección del tamaño de celda. Para la determinación del tamaño de celda adecuado se analizó la sensibilidad del modelo a la discretización espacial. El modelo manifestó muy baja sensibilidad cuando los valores de CN presentaron baja heterogeneidad espacial. En situaciones con mayor variabilidad, el tamaño apropiado de celda fue el que coincidió con la resolución espacial del mapa de CN, tamaños menores incrementaron los tiempos de procesamiento sin influencia en los resultados.
In this paper the performance of the distributed model ModClark available on the Hydrologic Modeling System of the Hydrologic Engineering Center (HEC-HMS) was analyzed.
The implementation was done in the Feliciano creek watershed in the Province of Entre Rios for two observed events. The spatial distribution of rainfall was done using geostatistical methods for gauge data. The areal variation of the Curve Number (CN) was determined based on the analysis of soil cover by supervised classification of satellite images.
The performance of ModClark distributed model was evaluated contrasting their results with the aggregate model of Clark. The simulations indicated that models distributed and aggregate accounted satisfactorily simulated events. The similarity between the results of both models was explained by the low spatial heterogeneity of CN values. In a fictitious scenario, with CN values with greater variability, the results of the simulations were different.
The most efficient implementation of the distributed model was analyzed based on the correct choice of cell size. To determine the appropriate size of the cell, a sensitivity study of the model to the spatial discretization was performed. The model exhibited very low sensitivity when the CN values showed low spatial heterogeneity. In situations with greater variability, the proper cell size was the one that coincided with the spatial resolution of the CN map, smaller sizes increased processing times without influence on the results.
