Resumen de la charla: En este trabajo abordamos un problema concreto de gestión hídrica en Costa Rica: ¿podemos anticipar cuándo una cuenca está en riesgo de sequía hidrológica? Para responder esta pregunta, comparamos cinco modelos de predicción —desde el clásico ARIMA hasta métodos más modernos como Random Forest, XGBoost y redes neuronales— aplicados a datos hidrometeorológicos de cuencas costarricenses. El modelo que mejor funcionó fue GRU-EVT, un enfoque híbrido que combina redes recurrentes con Teoría de Valores Extremos. Esto precisamente porque captura tanto las dependencias temporales del caudal como el comportamiento estadístico de los eventos extremos, que son fundamentales para capturar la dinámica no lineal del caudal mínimo en regiones tropicales con alta variabilidad climática.

 

Lugar: Aula Especializada del CIMPA
Organiza: Centro de Investigación en Matemáticas Pura y Aplicada (CIMPA)
Participantes:

Dra. Adriana Sánchez