Un estudio de los modelos HydroPol2D y SWAT+GWFlow para mejorar el pronóstico de inundaciones: un estudio de caso en Brasil

Autores/as
DOI:
https://doi.org/10.47456/bjpe.v12i2.50130
Palabras clave:
Cultura, gestión del conocimiento, modelo biodinámico, modelo hidrodinámico, inteligencia organizacional
Resumen

Estudios limitados han evaluado los efectos de las prácticas de gestión del suelo en los procesos hidrológicos y las respuestas agronómicas en sistemas de agua y acuíferos totalmente integrados, considerando el panorama completo: hidrología - sistemas agroforestales - humanos - biodiversidad. A medida que el cambio climático se intensifica y la vegetación urbana se altera cada vez más, las cuencas urbanas experimentan inundaciones más frecuentes y severas. Los modelos hidrodinámicos son vitales para comprender y gestionar estos eventos, pero a menudo dependen de datos de estaciones hidrométricas que pueden ser escasos e inexactos, especialmente durante condiciones climáticas extremas. Esta investigación se centra en cómo la combinación de estrategias estructurales con enfoques no estructurales puede mejorar la resiliencia a las inundaciones y la planificación de la respuesta a emergencias. La pregunta central de la investigación es: ¿Cómo influye la cultura en los sistemas de gestión de inundaciones (incluido el modelado hidrodinámico) y los desafíos relacionados con el drenaje, como el anegamiento? Un resultado clave del estudio es la identificación de un marco de Gestión del Conocimiento y Participación Social como una herramienta útil para crear un plan eficaz de gestión de inundaciones utilizando el modelo HydroPol2D. Sin embargo, las limitaciones de HydroPol2D, en particular su falta de consideración de los impactos agrícolas en la hidrología, llevan a la recomendación de utilizar el modelo SWAT+ junto con el módulo de aguas subterráneas GWFlow para proporcionar una evaluación hidrológica más integrada y robusta.

Biografía del autor/a
  1. Cristiano Trindade De Angelis, Skema Business School

    Cristiano De Angelis is a freelance researcher at Skema Business School, France. His PhD Thesis was a comparative study between the Brazilian and German federal governments in terms of Knowledge Management and Organizational Intelligence. The Thesis has been published in Academic Conferences & Publishing International and turned into articles published in renowned journals such as the International Journal of Public Administration, International Journal of Modelling in Management and the Journal of Knowledge Management Practice. https://orcid.org/0000-0002-8025-7871

    As an undergraduate and graduate professor, the author has taught at a private University, Unisul, and a public University, UFSC, both in Florianópolis, Santa Catarina, Brazil.

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Cover Image
La imagen muestra una zona urbana afectada por inundaciones, con calles cubiertas por agua y habitantes desplazándose a través de la crecida. En primer plano, una persona equipada con chaleco salvavidas y elementos de seguridad realiza actividades de monitoreo o respuesta ante la inundación. Al fondo, viviendas, postes eléctricos y árboles parcialmente rodeados por el agua evidencian los impactos del evento hidrológico sobre la comunidad. La composición visual representa los desafíos asociados a la predicción de inundaciones y la gestión del riesgo hídrico, contextualizando la aplicación de los modelos hidrológicos HYDROPOL2D y SWAT+GWFLOW para mejorar la previsión de eventos extremos. En la parte superior se presenta el título del artículo “A study of HYDROPOL2D and SWAT+GWFLOW models to improve flood forecasting: a case study in Brazil”, seguido del autor De Angelis, C. T. (2026). En la parte inferior se muestra la identificación de la Brazilian Journal of Production Engineering y el ISSN de la revista.
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Publicado
2026-06-04
Número
Vol. 12 Núm. 2 (2026): Edición regular (Abril - Junio)
Sección
INGENIERÍA AMBIENTAL Y SOSTENIBILIDAD
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Derechos de autor 2026 De Angelis. C. T.

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Cómo citar

De Angelis, C. T. (2026). Un estudio de los modelos HydroPol2D y SWAT+GWFlow para mejorar el pronóstico de inundaciones: un estudio de caso en Brasil. Brazilian Journal of Production Engineering, 12(2), 134-150. https://doi.org/10.47456/bjpe.v12i2.50130