DE LA ESTADÍSTICA A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL: EVOLUCIÓN EN LA CONSTRUCCIÓN DE LAS CURVAS DE DURACION DE CAUDAL

 Por Carlos Uzcategui

La curva de duración de caudales, conocida también como curva de duración de flujos o Flow Duration Curve (FDC) en inglés, es una representación gráfica esencial en hidrología que ilustra la relación entre los valores de caudal en un río y el porcentaje de tiempo durante el cual esos caudales son igualados o excedidos en un período de registro histórico.

Se construye a partir de series temporales de caudales medidos en estaciones hidrométricas. Esta curva es típicamente descendente, comenzando con caudales altos en el extremo izquierdo (baja excedencia) y terminando con caudales bajos en el derecho (alta excedencia).

La pendiente de la curva indica la variabilidad del régimen hidrológico: curvas planas sugieren flujos estables (influenciados por aguas subterráneas), mientras que curvas empinadas reflejan regímenes variables con picos de inundación y sequías pronunciadas. Es sensible al intervalo de tiempo de los datos (diario, mensual o anual), al período de registro (debe ser largo para capturar variabilidad climática) y a factores como el tamaño de la cuenca y el clima regional.

Puede ser normalizada dividiendo los caudales por el caudal medio para comparar cuencas diferentes.

En términos de aplicaciones en hidrología, la curva de duración de caudales es ampliamente utilizada para el diseño de infraestructuras hidráulicas, como embalses y presas, al estimar volúmenes de almacenamiento necesarios.

Sirve en la planificación de recursos hídricos, evaluando la disponibilidad de agua para abastecimiento urbano, riego agrícola o usos industriales durante diferentes porcentajes de tiempo.
En el ámbito de la generación hidroeléctrica, ayuda a determinar el potencial de producción de energía al analizar caudales disponibles para turbinas.

Es crucial para la evaluación de caudales ecológicos mínimos, asegurando flujos suficientes para mantener ecosistemas acuáticos y biodiversidad.

Facilita el análisis de impactos ambientales, como la dilución de contaminantes en ríos, relacionando caudales bajos con riesgos de calidad del agua.

Permite comparar regímenes hidrológicos entre cuencas o períodos, detectando cambios por deforestación, urbanización o cambio climático.

En modelado hidrológico, se usa para calibrar modelos de simulación de escorrentía y predecir respuestas en escenarios futuros.

Ayuda en la gestión de inundaciones y sequías, identificando umbrales de caudal para alertas tempranas.
Puede integrarse con datos de precipitación para estudios de sequía hidrológica.

Su simplicidad y poder interpretativo la hacen indispensable en informes técnicos y decisiones políticas sobre agua.

Finalmente, con avances en datos remotos y sensores, las curvas se actualizan en tiempo real para monitoreo dinámico.

En resumen, la curva de duración de caudales encapsula la firma hidrológica de un río, ofreciendo datos valiosos para una gestión sostenible del agua.

Mediante un prompt bien estructurado, la IA generativa puede procesar registros de caudales medidos en una estación hidrométrica para calcular la curva de duración de caudales y representarla gráficamente. Por ejemplo, un prompt podría ser:

ROLE

Actuar como ingeniero hidrológico o analista de datos con experiencia en la construcción de curvas de duración de caudal.

 CONTEXTO

Tienes acceso a los datos de caudal del Río Chama en Ejido, medidos entre 1964 y 1992.

 TAREA

Construya la curva de duración del caudal del Río Chama en Ejido utilizando los datos proporcionados y determine el porcentaje de permanencia para un caudal del 95%.

 INSTRUCCIONES

• Cuente el número total de registros de medición (N) para el período comprendido entre 1964 y 1992.
• Identifique los caudales máximo (Qmax) y mínimo (Qmin) a partir de los datos.
• Calcule el número de rangos de frecuencia (K) utilizando la fórmula: K = (1 + 3,3 * log(N)), redondeando al entero superior inmediato
• Calcula el incremento de cada rango de frecuencia (Δi) utilizando la fórmula: Δi = (Qmax - Qmin) / K.
• Construya una tabla con el siguiente formato:
• | Máximo | Mínimo | Frecuencia absoluta | Frecuencia relativa | Frecuencia relativa acumulada |
•  Ordene los rangos en orden descendente (valores más altos a más bajos).

 RESTRICCIONES

• Utilice los datos medidos entre 1964 y 1992.
• Los caudales deben expresarse en m3/s.
• El eje x de la curva de duración del caudal representa el porcentaje de tiempo en permanencia (Frecuencia relativa acumulada), y el eje y representa el caudal.

FORMATO DE SALIDA

La salida debe incluir:

•  Una descripción paso a paso de la metodología utilizada.
• Los cálculos y resultados tabulados.
• La curva de duración del flujo.

Respuesta de ChatGpt 5; Perfecto — ya generé la curva de duración del caudal usando los datos mensuales del Río Chama (Ejido) entre 1964 y 1992 que subiste. Abajo te doy la metodología paso a paso, los cálculos clave, la tabla de frecuencias por rangos (orden descendente) 

Metodología (paso a paso)

Cálculos y resultados clave

Tabla de rangos y frecuencias (orden descendente)

Aquí tienes la curva de duración de caudales del Río Chama en Ejido en alta resolución (PNG):

IMPACTO DE LA CALIDAD DEL PROMPT ENGINEERING EN LA MODELACIÓN HIDROLÓGICA DE PRECISIÓN

 Por Carlos Uzcategui

¿Por qué es crucial un buen prompt engineering en hydrología?

Cuando trabajas en diseños hidrológicos, como modelado de cuencas, predicción de caudales o diseño de drenajes, la calidad del prompt (las instrucciones que das a la IA) puede marcar la diferencia entre un resultado genérico y uno técnico y útil. Un prompt bien estructurado permite aprovechar modelos de IA, para obtener análisis precisos, relevantes y aplicables.

1.    Precisión en los Parámetros y la Metodología

Un buen prompt debe ser extremadamente preciso. En el diseño hidrológico, esto significa especificar con claridad:

• Variables de entrada: ¿Qué datos tienes? (e.g., precipitación máxima de 24 horas, área de la cuenca, coeficiente de escorrentía, etc.).
• Modelo hidrológico para utilizar: ¿Necesitas un modelo de respuesta unitaria, un modelo conceptual o un modelo de simulación de eventos.
• Objetivo de la simulación: ¿Estás calculando un hidrograma de diseño, un caudal de avenida para un período de retorno específico, o la capacidad de un aliviadero?

Si no se especifican estos detalles, la IA puede generar un resultado genérico o incorrecto. Un prompt bien formulado asegura que la IA procese la información con el marco técnico adecuado.

2.    Control sobre las Restricciones y Supuestos

La hidrología está llena de suposiciones y restricciones que se deben considerar. Un prompt eficaz permite guiar a la IA en la toma de decisiones:

• Consideraciones de diseño: ¿La obra hidráulica está en una zona urbana o rural? ¿Qué impacto ambiental se debe minimizar? ¿Se debe usar una metodología específica de un organismo gubernamental?
• Supuestos de diseño: ¿Se debe asumir una distribución de precipitación uniforme o variable en el tiempo? ¿Se debe ignorar la infiltración o modelarla con el método del número de curva (CN)?

Sin estas directrices, la IA podría tomar decisiones simplistas que no se ajustan a las realidades del proyecto, comprometiendo la seguridad y la viabilidad.

3.    Consejos avanzados para diseñar prompts poderosos

·        Define el rol claro del modelo (e.g. “ingeniero hidrólogo”, “analista de dr hidrología, hidrólogo”).

·        Incluye contexto espacial y temporal (ubicación, tamaño de cuenca, tipo suelo, clima).

·        Usa técnicas como chain-of-thought (cadena de pensamiento) para que la IA explique paso a paso su razonamiento.

·        Proporciona ejemplos cuando necesites salidas en formato específico (tabla, resumen ejecutivo).

·        Itera y refina: cada respuesta puede mejorar la precisión del modelo

Ventajas alcanzables con buenos prompts

Ventaja	Descripción
Salidas precisas	Cálculos técnicos ajustados a tus datos
Rapidez y eficiencia	Ahorra tiempo en la preparación del diseño
Claridad técnica	Mejor documentación y fundamentación
Aplicación práctica	Prompts reutilizables en diferentes sitios y escenarios

 

Un buen prompt engineering en modelos hidrológicos no es solo estética: es una herramienta poderosa para elevar la calidad técnica, eficiencia y aplicabilidad del diseño. Al estructurarlo correctamente, puedes transformar resultados genéricos en análisis rigurosos y alineados con objetivos reales.

4.    Ejemplos prácticos de prompts para casos reales

Prompts:

FUNCIÓN

Actúa como experto en hidrología superficial con acceso a 25 años de datos de precipitación de la estación Las Tapias, número de serie 3132, en el estado de Mérida.

CONTEXTO

Dispones de 25 años de datos de precipitación de la estación Las Tapias, número de serie 3132, en el estado de Mérida. La tarea consiste en calcular la intensidad máxima de lluvia mediante un análisis de frecuencia de valores extremos utilizando la distribución de Gumbel (Tipo I).

TAREA

Calcula la intensidad máxima de lluvia para períodos de retorno de 5, 10, 20, 25, 50 y 100 años y duraciones de 1, 3, 6, 9, 12 y 24 horas.

INSTRUCCIONES

·       Primero presenta la metodología a aplicar, mostrando las ecuaciones o formulas utilizadas con los cálculos de los principales parámetros de la distribución.

·       Realiza un análisis de frecuencia de valores extremos de precipitación utilizando la distribución de Gumbel.

·       Calcula la intensidad máxima de lluvia para cada período de retorno y duración. Proporcione una representación gráfica (curva IDF) con:

Eje X: duración en horas

Eje Y: intensidad calculada en mm/h

·       Seis curvas que representan los cálculos para cada período de retorno.

·       Proporcione una tabla con:

Primera columna: períodos de retorno utilizados

Primera fila (encabezado): duraciones en horas

Resto de la tabla: intensidades obtenidas

RESTRICCIONES

Utilice la distribución de Gumbel (Tipo I) para el análisis de frecuencia.

Períodos de retorno: 5, 10, 20, 25, 50 y 100 años.

Duraciones: 1, 3, 6, 9, 12 y 24 horas.

Resultados gráficos y tabulares según se especifique.

FORMATO DE SALIDA

El resultado debe incluir:

·       Un gráfico (curva IDF) que muestre la intensidad frente a la duración para cada período de retorno.

·       Una tabla con los períodos de retorno, las duraciones y las intensidades correspondientes.

·       Proporcione las intensidades calculadas y la representación gráfica de la curva IDF.

 

Este Prompts, se utilizó con los modelos de Gemini 2.5 Pro, , Qwen3, Grok3 y Copilot. Utilizando como datos base un archivo en Excel que se le anexó al modelo. (véase cuadro siguiente).  Los resultados fueron comparados con los cálculos realizados en una hoja de Excel.

Metodología

Para calcular la intensidad máxima de lluvia mediante análisis de frecuencia de valores extremos utilizando la distribución de Gumbel (Tipo I), se siguió el siguiente procedimiento:

1.    Fundamentos teóricos de la distribución de Gumbel

La distribución de Gumbel para valores máximos se define mediante la función de distribución acumulativa:

Dónde:

• μ es el parámetro de posición
• β es el parámetro de escala

2.    Relación con el período de retorno

El período de retorno T se relaciona con la probabilidad de excedencia p=1/T. La variable reducida de Gumbel yT​ se calcula como:

3.    Estimación de parámetros

Para estimar los parámetros de la distribución a partir de los datos muestrales:

·        Parámetro de escala:  

• Parámetros de posición: μ=xˉ−0.5772⋅β

Dónde:

• xˉ es la media muestral de las precipitaciones máximas anuales
• s es la desviación estándar muestral

4.    Cálculo de la Precipitación para un período de retorno

La máxima presión para un período de retornoT se calcula como:

xT​=μ+β⋅yT​

5.    Cálculo de la intensidad

La intensidad de lluvia se obtiene dividiendo la precipitación máxima por la duración:

Dónde d es la duración en horas.

6.    Resultados del análisis

Parámetros estadísticos para cada duración.

 

Valores de la variable reducida de Gumbel (yT​ )

Tabla de Intensidades Máximas de Lluvia (mm/h)

La metodología y los resultados mostrados anteriormente se corresponden con la aplicación del modelo Qwen3. La metodología y los resultados en la mayoría de los modelos de IA utilizados fueron muy similares; pero este fue el que se acerco mas a los valores obtenidos en la hoja de cálculo de Excel.

En los cuadros siguientes se muestran de manera tabulada los resultados de los modelos que fueron evaluados.

Tabla de Intensidades Máximas de Lluvia (mm/h), obtenidos con el modelo de Gemini 2.5 Pro

Tabla de Intensidades Máximas de Lluvia (mm/h), obtenidos con el modelo Deepseek

Tabla de Intensidades Máximas de Lluvia (mm/h), obtenidos con el modelo Grok3

Período de retorno (años)	1 h	3 h	6 h	9 h	12 h	24 h
5	25.96	11.32	6.56	4.64	3.62	1.85
10	30.45	13.27	7.71	5.47	4.27	2.19
20	34.75	15.15	8.81	6.25	4.88	2.51
25	36.11	15.74	9.16	6.50	5.07	2.61
50	40.32	17.58	10.23	7.26	5.67	2.92
100	44.50	19.40	11.29	8.01	6.26	3.22

 

Tabla de Intensidades Máximas de Lluvia (mm/h), obtenidos con el modelo Copilot

 

Curva de Intensidades Máximas de Lluvia (mm/h), obtenidos con el modelo Copilot

El único modelo que graficó las curvas fue el modelo de Copilot, pero también fue el que dio, los menores valores de Intensidad.

Recién ha salido una nueva versión del modelo  Chatgpt; Chatgpt 5, y le hemos escrito el mismo prompt que utilizamos en los anteriores modelos, sus resultados fueron un poco mas conservadores, pero a diferencia de la mayoría, este si nos mostró la grafica con las curvas de IDF. Las muestro a continuación:

Tabla de Intensidades Máximas de Lluvia (mm/h), obtenidos con el modelo ChatGpt5

Curva de Intensidades Máximas de Lluvia (mm/h), obtenidos con el modelo ChatGpt5

En resumen, un buen prompt engineering es fundamental para traducir los complejos requisitos del diseño hidrológico en instrucciones claras que aprovechen al máximo la capacidad de los LLM. Reduce la ambigüedad, mejora la precisión técnica y acelera el proceso de diseño e interpretación.

Recomendaciones para profesionales

1.    Establecer un esquema de prompt: Definir siempre objetivo, datos de entrada y nivel de detalle.

2.    Iterar y refinar: Revisar salidas, detectar lagunas y reajustar el prompt con preguntas de seguimiento.

3.    Complementar con experiencia: Validar los resultados del LLM con cálculos manuales o software especializado.

4.    Mantener actualizada la terminología: Incluir referencias a normas recientes y metodologías de modelación específicas.

Aplicar estos principios posiciona al profesional de diseño hidrológico para obtener respuestas generadas por modelos lingüísticos que sean no solo teóricas, sino directamente aplicables en proyectos de ingeniería real.