1. Introducción
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
equilibrio ecológico del Ecuador. Este entorno requiere una
monitorización detallada para enfrentar los desafíos
climáticos y asegurar un manejo sostenible y justo de sus
recursos hídricos (Flores Llampazo et al., 2022; López &
Sierra, 2010). Además, es crucial entender no solo la
dinámica actual de los recursos hídricos, sino también
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
principales sistemas fluviales que sustentan tanto a grandes
comunidades humanas como a ecosistemas clave a nivel
regional (Cruzatty et al., 2021). La interacción entre
dinámicas naturales y antropogénicas ha fortalecido la
importancia socioeconómica y ambiental de la cuenca. Su
extenso recorrido por diversas regiones geográficas le
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
Marañón, principal afluente del Amazonas, refuerza su
importancia como una de las arterias hídricas más críticas a
nivel global (López & Sierra, 2010; Siren, 2014). Sin
embargo, a pesar de su potencial como una de las mayores
reservas de agua dulce del mundo y su capacidad para la
generación de energía, la cuenca enfrenta desafíos
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
capacidad para modelar relaciones no lineales y procesar
grandes volúmenes de datos, las RNA se han convertido en
una alternativa prometedora a los métodos tradicionales en
las ciencias atmosféricas e hidrológicas, permitiendo
capturar complejas interacciones sin necesidad de un
conocimiento exhaustivo de los procesos físicos subyacentes
(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,
variabilidad de equipos de medición o cambios inesperados
en el entorno. Estas inconsistencias representan un riesgo
para la toma de decisiones y la planificación hídrica basadas
en esta información. Por ello, es crucial someter cualquier
serie de datos pluviométricos a un proceso de
homogeneización riguroso, asegurando que los datos se
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
prometedor para superar las limitaciones presentes en
diversas cuencas hídricas (Gómez Guerrero & Aguayo
Arias, 2019; Kalauzi et al., 2009; Matovelle et al., 2022;
Millán et al., 2008, 2010).
Numerosos estudios han abordado los desafíos hídricos en
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