Simulación del caudal en España utilizando redes Long Short-Term Memory

Introducción

Trabajo final del Máster en Ciencia de Datos de la Universidad de Alcalá de Henares en el curso 2022-2023.

El trabajo tiene 3 objetivos:

1. Crear el conjunto de datos CAMELS-ES (Catchment Attributes and Meteorology for Large-sample Studies - España) . Este conjunto se enmarca dentro de la iniciativa CARAVAN para crear muestras a gran escala de cuencas hidrológicas, incluyendo series temporales diarias (meteorología y caudal) y atributos estáticos (geomorfología, usos del suelo, tipo de suelo, vegetación...).
2. Crear una red neuronal recurrente de tipo LSTM (Long-short Term Memory) basada en los datos de CAMELS-ES y capaz de simular el caudal diario en cualquier punto de la España Peninsular.
3. Crear una segunda red LSTM capaz de emular al modelo hidrológico LISFLOOD-OS, el utilizado en el sistema EFAS (European Flood Awareness System). Para ello ha de expandirse primero el conjunto de datos CAMELS-ES con los datos de entrada del modelo LISFLOOD-OS (series meteorológicas, mapas estáticos y parámetros calibrados del modelo). Posteriormente se entrena una red LSTM capaz de replicar el caudal simulado por LISFLOOD-OS con sus mismos datos de entrada.

Organización

Actualmente el repositorio cuenta con cinco directorios:

1. bib contiene algunas referencias bibliográficas.
2. data contiene los datos de partida utilizados para generar el conjunto de datos CAMELS-ES, así como el resultado final.
3. docs contiene documentos como la propuesta de trabajo y el informe final.
4. environment contiene los entornos Conda necesarios para replicar los códigos utilizado.
5. notebooks contiene los cuadernos de Jupyter utilizados en las diversas fases del estudio.

Referencias

El conjunto de datos CAMELS-ES puede descargarse de este repostorio en Zenodo: https://zenodo.org/records/15040948