Modelación de perfil de humedad de suelos empleando un filtro de Kalman de Monte-Carlo

Abstract

El objetivo de este trabajo es ilustra el desempeño de un Filtro de Kalman de Conjuntos, el más difundido dentro de los filtros de Montecarlo, para mejorar las estimaciones de un perfil de humedades, mediante la asimilación de valores superficiales de esta variable de estado en un modelo basado en la ecuación de Richards. El est udio se basa en un ejercicio sintético en el que a partir de una condición inicial errónea, -300 cm de potencial en todo el perfil, se busca obtener estimados cer teros de la dinámica “real” de la humedad, la cual resulta de la ejecución del propio modelo de simulación, pero adoptando una condición inicial de -50 cm. Las observaciones se obtienen perturbando los valores reales diarios del potencial en el primer nodo, apenas 1 cm, con un ruido gaussiano con media cero y una desviación del 10% del valor de la variable de estado. De modo similar son per t urbados tanto los valores de los parámetros como los asociados a la condición de frontera (precipitación y evapotranspiración), de manera que la incertidumbre incorporada se ajuste en buena medida a la realidad práctica. El est udio evalúa el impacto que en la técnica de asimilación tiene el tamaño del conjunto que representa la dist ribución de la variable de estado. A pesar de los er rores int roducidos el método que considera un conjunto de 50 miembros es capaz, después de solo 10 asimilaciones, de proveer estimaciones del perfil de potenciales que prácticamente asemejan el perfil real de la variable. El est udio demuest ra que incluso con 10 miembros el método de es capaz de mejorar casi del mismo modo las estimaciones de la variable de estado. Por último se ilust ran como par te del t rabajo las ventajas que posee este método sobre otros análogos, evidenciando las enormes potencialidades para su int roducción en el manejo hídrico de los suelos en Cuba.