La cuenca del Río Pastaza en Ecuador, crucial por su biodiversidad y gestión hídrica, enfrenta desafíos significativos debido al

cambio climático. Este estudio presenta la aplicación de redes neuronales artificiales (RNA) para abordar las deficiencias en

los datos pluviométricos de esta cuenca. Implementando un modelo optimizado con 5000 iteraciones, se logró una fiabilidad

del 95% en la estimación de datos pluviométricos. Se analizaron datos de múltiples estaciones meteorológicas, ajustando el

modelo según las distancias entre estaciones, y se demostró una mejora en precisión y coherencia en comparación con métodos

homogeneización de datos hidrológicos proporciona una base sólida para desarrollar estrategias de adaptación y mitigación

más efectivas frente al cambio climático. A medida que la tecnología evoluciona, se abren nuevas perspectivas para aplicar

técnicas similares en otras cuencas hidrográficas de la región, mejorando la gestión de los recursos hídricos en Ecuador.

Palabras Clave: redes neuronales artificiales; estimación de precipitaciones; gestión hídrica; cuenca del río Pastaza

The Pastaza River basin in Ecuador, crucial for its biodiversity and water management, faces significant challenges due to

interactions is particularly relevant in the hydrometeorological field, where spatial and temporal data variability is substantial.

This advancement demonstrates the applicability of ANN in hydrology and climatology, contributing to the understanding of

regional climate variability. The integration of advanced artificial intelligence techniques in the estimation and homogenization

of hydrological data provides a solid foundation for developing more effective adaptation and mitigation strategies in response

to climate change. As technology evolves, new perspectives emerge for applying similar techniques in other river basins in the

region, improving the management of water resources in Ecuador.

Keywords: artificial neural networks; rainfall estimation; water management; pastaza river basin

En un contexto global cada vez más influenciado por el

cambio climático, la precisión en la recopilación de datos

meteorológicos es fundamental para una gestión eficaz de los

recursos hídricos. Las transformaciones climáticas se

manifiestan intensamente en regiones sensibles como la

cuenca del Río Pastaza, rica en biodiversidad y vital para el

anticipar futuros escenarios. En regiones como la cuenca del

Río Pastaza, la variabilidad temporal de los fenómenos

meteorológicos podría aumentar, lo que exige estrategias

proactivas basadas en datos precisos para fortalecer las

tácticas de gestión hídrica frente a la variabilidad climática

(Serrano-Vincenti et al., 2022).

La cuenca del Río Pastaza, situada entre la región

Interandina y la Amazonía de Ecuador, desempeña un papel

crucial en la geografía y ecología del país, siendo uno de los

confiere una biodiversidad única, estableciéndola como un

recurso hídrico esencial para actividades agrícolas,

industriales y domésticas. La cuenca se caracteriza por una

diversidad climática que abarca zonas subtropicales,

templadas y altoandinas, lo cual contribuye a una rica

biodiversidad de flora y fauna, destacándola como un área de

significativa importancia ecológica y económica. Además,

es responsable del 45% de la producción nacional de

hortalizas, subrayando su papel vital en la economía y

sustento alimenticio del país. Su confluencia en el río

significativos que comprometen su gestión y conservación

(Abril-Saltos et al., 2021; Herrmann, 2002; López & Sierra,

2010). Estos desafíos se deben a factores como la alteración

del uso del suelo, la variabilidad meteorológica y el cambio

climático, que se manifiestan en alteraciones de los patrones

de precipitación y eventos extremos, comprometiendo la

capacidad del ecosistema para seguir funcionando como

fuente primordial de agua para la región (Carrera-Villacrés

et al., 2016; Cruzatty et al., 2021; Serrano-Vincenti et al.,

2022).

Las redes neuronales artificiales (RNA), inspiradas en la

estructura y función de las neuronas biológicas, se han

consolidado como herramientas poderosas en diversos

ámbitos, incluyendo la predicción de series temporales y el

reconocimiento de patrones (Goos et al., 2012; Lee & Kang,

2015). Estos modelos computacionales aprenden y

generalizan a partir de los datos, adaptándose y mejorando

su desempeño con cada nueva información. Gracias a su

(Gómez Guerrero & Aguayo Arias, 2019; Najarchi et al.,

2020). En el ámbito hidrometeorológico, las RNA podrían

ofrecer soluciones innovadoras para la modelización y

predicción de variables clave, desempeñando un rol crucial

en un mundo donde el cambio climático presenta desafíos

sin precedentes para la gestión de los recursos hídricos. En

Ecuador, un desafío notable en la gestión hídrica es la calidad

y precisión de los datos meteorológicos recolectados, que a

menudo presentan deficiencias debido a factores como

mediciones incorrectas, falta de presupuestos adecuados,

ajusten a estándares que permitan su uso efectivo en

Investigación, toma de decisiones y otras aplicaciones

prácticas. Mientras que los métodos tradicionales, como la

regresión lineal y el cálculo de razones de distancia, han sido

la norma, el surgimiento del aprendizaje automático

(Machine Learning) ofrece nuevas posibilidades. En

particular, las redes neuronales artificiales modulares

(RNAM) han mostrado ventajas significativas sobre

métodos convencionales en la simulación y corrección de

datos hidrometeorológicos, indicando un camino

regiones críticas, incluida la cuenca del Río Pastaza. Sin

embargo, la acelerada dinámica del cambio climático y su

impacto en este sistema fluvial exigen soluciones más

avanzadas y precisas. En este contexto, las técnicas

contemporáneas, como las RNA, se perfilan como

herramientas valiosas, mostrando resultados alentadores en

estudios hidrometeorológicos a nivel global. La

implementación de estas metodologías en la cuenca del Río

Pastaza podría representar un avance significativo en la

predicción y gestión de sus recursos hídricos, dada la

complejidad de los factores que definen su dinámica. Este

estudio tiene como objetivo evaluar la efectividad de las

RNA en la estimación de datos pluviométricos faltantes en

la cuenca del Río Pastaza, proporcionando una base más

confiable para la gestión de recursos hídricos. La innovación

de este trabajo radica en la aplicación específica y detallada

de un modelo optimizado, que a través de 5000 iteraciones,

ha logrado una fiabilidad del 95% en la estimación de datos

Ecuador, este estudio busca contribuir al avance científico y

ofrecer soluciones prácticas y efectivas a corto y medio

plazo. Con este trabajo, esperamos aportar a la construcción

de un futuro más sostenible y resiliente para la cuenca del

Río Pastaza y, por extensión, para las comunidades y

ecosistemas que dependen de ella.

El área de estudio es la cuenca del Río Pastaza (Figura 1),

ubicada entre la región oriental de los Andes y la llanura

amazónica en Ecuador, extendiéndose sobre un área total de

32,128 km². La información geográfica detallada, provista

por el Ministerio de Agricultura y Ganadería del Ecuador

(MAGAP), revela una diversidad en el uso del suelo dentro

de la cuenca: 9.5% de áreas de cultivo, 7.4% de pastizales,

66.8% de tierras forestales, 0.2% de tierras urbanas, 2.0% de

zonas acuáticas y 14.1% de otras categorías. Esta

variabilidad en el uso del suelo refleja una compleja

interacción entre los sistemas naturales y las actividades

humanas, ofreciendo una plataforma única para estudiar las

reflejando una estructura agrícola diversificada influenciada

por la geografía de la cuenca, desde las regiones andinas

hasta las llanuras amazónicas (Herrmann, 2002; López &

Sierra, 2010). Asimismo, la infraestructura hidráulica de la

cuenca, que incluye embalses y zonas tecnificadas de riego,

juega un papel crucial en la gestión del agua, con

instalaciones hidroeléctricas destacadas como las presas de

Agoyán y Pisayambo, que satisfacen gran parte de los

requerimientos eléctricos de la región central del Ecuador, y

las presas de Mulacorral y Chiquihurco, que proveen

Este estudio se centró en el empleo de RNA para la

estimación y homogeneización de datos pluviométricos

faltantes. La metodología implementada comenzó con la

recolección meticulosa de datos históricos pluviométricos

desde enero de 1995 hasta diciembre de 2013, cubriendo un

total de 29 estaciones hidrológicas en la cuenca, obtenidos

reconocer y aprender de las complejidades de los patrones de

precipitación a través de un proceso iterativo y adaptativo.

Esta fase de preparación y análisis se apoyó en software

avanzado y librerías de Python (Van Rossum, 1995)

especializadas en aprendizaje automático como Scikit-learn

(Pedregosa et al., 2011), TensorFlow (Abadi et al., 2016) y

Keras (Chollet, 2015), garantizando un tratamiento eficaz y

riguroso de los datos. La estructura del modelo de RNA se

diseñó siguiendo el esquema de un perceptrón multicapa,

adecuado para manejar información no lineal característica

reales, lo que permitió calibrar y confirmar la fiabilidad y

precisión del modelo. Además, se implementó un proceso de

retroalimentación y optimización continua para adaptar el

modelo a cambios o nueva información.

La metodología completa, desde la recolección de datos

hasta la aplicación final del modelo, se resume en la Figura

2. Esta figura ilustra un diagrama de flujo detallado que

encapsula el proceso integral de aplicación de las RNA en la

estimación y homogeneización de datos pluviométricos. La

modelo resultante. Además, proporciona una referencia clara

para replicar nuestra metodología y afirma la cohesión y

consistencia de nuestro enfoque científico. La recolección de

datos inició con una revisión exhaustiva de fuentes

bibliográficas centradas en la homogenización de datos y el

uso de redes neuronales para el análisis de datos

meteorológicos, con el fin de comprender en detalle los

procesos de precipitación de la cuenca de estudio, así como

los desafíos asociados con la medición y la heterogeneidad

en los registros meteorológicos.

Homogeneización y estimación de datos mediante RNA

Las RNA son modelos computacionales que emulan la

estructura neuronal del cerebro humano, compuestas por

unidades de procesamiento interconectadas o "neuronas". Su

habilidad para adaptarse a patrones complejos las convierte

en herramientas ideales para tareas como el reconocimiento

datos pluviométricos ausentes, optimizando el manejo de no

linealidades en los datos hidrológicos y mejorando la

precisión en series históricas. La configuración de la RNA se

diseñó meticulosamente, ajustando los parámetros según la

necesidad de mejorar los resultados en iteraciones sucesivas.

La calidad de las predicciones se verificó utilizando

funciones de validación y documentando los resultados en

formatos accesibles para análisis y revisión posterior.

La RNA, adecuadamente entrenada, fue responsable de

los criterios específicos para asegurar la confiabilidad del

entrenamiento de la RNA. Este enfoque garantizó que las

predicciones de la RNA fueran comparables y basadas en

datos verificables de las cuencas externas, mientras que la

cuenca del Río Pastaza sirvió como estudio de caso

independiente para validar los resultados del modelo.

Posteriormente, se realizó un riguroso proceso de calibración

y validación, utilizando datos reales como comparación para

evaluar la precisión del modelo. Se establecieron parámetros

homogeneizar datos pluviométricos en contextos complejos

y variados.

La RNA fue configurada con un número de iteraciones

ajustable, de 100 a 5000, para optimizar la precisión del

modelo en función de los datos proporcionados y los

resultados obtenidos. La iteración óptima se estableció en

5000 tras una evaluación rigurosa, asegurando una alta

fidelidad en la correspondencia entre los valores predichos y

los reales. La arquitectura del software incluye varias fases