Modelación hidrogeológica del acuífero kárstico de Yucatán con MODFLOW 6: calibración, sensibilidad e integración de aprendizaje automático

dc.carrera.ingenieriaIngeniería geofísicaes_ES
dc.contributor.authorLópez Juárez, Sebastián
dc.date.accessioned2026-04-28T22:45:58Z
dc.date.available2026-04-28T22:45:58Z
dc.descriptionTrabajo de tesis enfocado en la modelación hidrogeológica regional del acuífero de Yucatán, donde se integran simulación numérica, calibración automática, análisis de sensibilidad e inteligencia artificial. El estudio utiliza MODFLOW 6 para representar el flujo subterráneo en diferentes discretizaciones y emplea herramientas como PEST++ y emuladores de aprendizaje automático para mejorar y acelerar la calibración del modelo. Su aporte principal es combinar métodos clásicos de modelación física con técnicas modernas de IA para obtener una representación más robusta e interpretable del comportamiento regional del acuífero.es_ES
dc.description.abstractEsta tesis presenta la construcción y evaluación de un modelo hidrogeológico regional del acuífero kárstico del estado de Yucatán mediante MODFLOW 6 y FloPy, con el propósito de analizar el flujo subterráneo a escala regional, estudiar la influencia de la discretización numérica y fortalecer el proceso de calibración del modelo. Para ello se desarrolló un modelo de dos capas y se compararon distintas discretizaciones y tipos de malla, incluyendo malla estructurada, triangular, Voronoi y quadtree/DISU, además de varios casos conceptuales que representan contrastes hidrogeológicos como la zona elevada del suroeste, el Anillo de Cenotes y el resto del dominio. La calibración se realizó con observaciones piezométricas de 135 pozos y se complementó con una restricción asociada a la descarga subterránea al mar (SGD). Los resultados mostraron que los modelos calibrados alcanzaron errores del orden de ~0.8 m de RMSE, con una transferencia razonable de parámetros entre mallas, lo que respaldó una independencia práctica de discretización a escala regional. De forma adicional, la tesis incorporó un componente de aprendizaje automático basado en emuladores, el cual permitió acelerar la exploración paramétrica y apoyar la calibración inversa, manteniendo siempre a MODFLOW 6 como referencia física final para la verificación de resultadoses_ES
dc.director.trabajoescritoOrtiz Alemán, José Carlos
dc.identifier.urihttp://www.ptolomeo.unam.mx:8080/xmlui/handle/RepoFi/20486
dc.language.isoeses_ES
dc.subjectMODFLOW 6es_ES
dc.subjectAprendizaje automáticoes_ES
dc.subjectFlujo de agua subterráneaes_ES
dc.subjectYucatánes_ES
dc.subjectModelación hidrogeológicaes_ES
dc.subjectAcuífero kársticoes_ES
dc.titleModelación hidrogeológica del acuífero kárstico de Yucatán con MODFLOW 6: calibración, sensibilidad e integración de aprendizaje automáticoes_ES
dc.typeTesises_ES

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