Modelación hidrogeológica del acuífero kárstico de Yucatán con MODFLOW 6: calibración, sensibilidad e integración de aprendizaje automático - López Juárez, Sebastián (My University, 2026)
Esta 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 resultados
Trabajo 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.
Keywords: MODFLOW 6; Aprendizaje automático; Flujo de agua subterránea; Yucatán; Modelación hidrogeológica; Acuífero kárstico