Faculty

Álvaro Ossandón

Assistant Professor

Eng. MSc, PhD in Civil Engineering, University of Colorado at Boulder, USA

Students and advised theses

Current (1)

Alumni (9)

  • Diego Parra

    Modelación horaria de crecidas en cuencas chilenas: evaluación comparativa de modelos hidrológicos y funciones objetivo

    MSc in Civil Engineering Sciences ·
  • Matías Riveros

    Modelo hidrológico distribuido de base física en Python con capacidad de ruteo para cuencas nivoglaciares

    Civil Engineering ·
  • Lucas Olivares

    Análisis comparativo de tres métodos para el análisis de frecuencia no estacionario en cuencas chilenas

    Civil Engineering ·
  • Matías Belmar

    Análisis de trayectorias de tormentas extremas mediante modelo HYSPLIT, para eventos dentro de Chile continental

    Civil Engineering ·
  • Esteban Hinostroza

    Análisis de la oferta natural de recursos hídricos en la isla Robinson Crusoe, comuna de Juan Fernández

    Civil Engineering ·
  • Ignacio Villavicencio

    Nueva metodología para la estimación de la precipitación máxima probable (PMP): Integración de la teoría de valores extremos y técnicas de agrupamiento

    MSc in Civil Engineering Sciences ·
  • Fernando Carreño

    Verificación del diseño de obras hidráulicas considerando un análisis de frecuencia no estacionario

    Civil Engineering ·
  • Diego Flores

    Metodología para predicción de caudales medios diarios utilizando un modelo hidrológico de derretimiento de nieve, y transformación de derretimiento en escorrentía aplicado en la cuenca del río Juncal

    Civil Engineering ·
  • Consuelo Salinas

    Migración de la fase sólida de pulpas sedimentables en ductos de larga distancia

    Civil Engineering ·

Publications

Articles (12)

Under review

  1. Probable Maximum Precipitation Estimation Using Generalized Extreme Value Distribution and Regionalization Analysis
    Ignacio Villavicencio; Alvaro Ossandon and Joaquín Meza
    Submitted

2026

  1. Semi-Bayesian Space-Time Hierarchical Framework for Modeling and Prediction of Seasonal and Extreme Precipitation in the U.S. Northern Great Plains
    Samba Siva Sai Prasad Thota; Balaji Rajagopalan; Imtiaz Rangwala; Álvaro Ossandón
    Water Resources Researchdoi:10.1029/2025wr041467 (opens in a new tab)

2025

  1. Study of teleconnection between hydrological variables and climatological variables in a headwater basin of the Maipo River for forecast model application
    Javiera Montalva; Álvaro Ossandón; Lina Castro
    Tecnología y ciencias del aguadoi:10.24850/j-tyca-2025-04-04 (opens in a new tab)
  2. Bayesian hierarchical network model for forecasting daily river stage for rainfed river networks
    Naman K. Rastogi; Balaji Rajagopalan; Álvaro Ossandón
    Journal of Hydrologydoi:10.1016/j.jhydrol.2025.132894 (opens in a new tab)

2023

  1. Snow Persistence and Snow Line Elevation Trends in a Snowmelt-Driven Basin in the Central Andes and Their Correlations with Hydroclimatic Variables
    Felipe Aranda; Diego Medina; Lina Castro; Álvaro Ossandón; Ramón Ovalle; Raúl P. Flores; Tomás R. Bolaño-Ortiz
    Remote Sensingdoi:10.3390/rs15235556 (opens in a new tab)
  2. Forecasting Magnitude and Frequency of Seasonal Streamflow Extremes Using a Bayesian Hierarchical Framework
    Álvaro Ossandón; Balaji Rajagopalan; William Kleiber
    Water Resources Researchdoi:10.1029/2022WR033194 (opens in a new tab)

2022

  1. A Bayesian Hierarchical Model Combination Framework for Real-Time Daily Ensemble Streamflow Forecasting Across a Rainfed River Basin
    Álvaro Ossandón; Balaji Rajagopalan; Amar Deep Tiwari; Thomas Thomas; Vimal Mishra
    Earth's Futuredoi:10.1029/2022EF002958 (opens in a new tab)
  2. A Bayesian Hierarchical Framework for Postprocessing Daily Streamflow Simulations across a River Network
    Álvaro Ossandón; Nanditha J. S.; Pablo A. Mendoza; Balaji Rajagopalan; Vimal Mishra
    Journal of Hydrometeorologydoi:10.1175/jhm-d-21-0167.1 (opens in a new tab)
  3. A space–time Bayesian hierarchical modeling framework for projection of seasonal maximum streamflow
    Álvaro Ossandón; Manuela I. Brunner; Balaji Rajagopalan; William Kleiber
    Hydrology and Earth System Sciencesdoi:10.5194/hess-26-149-2022 (opens in a new tab)

2021

  1. A Bayesian Hierarchical Network Model for Daily Streamflow Ensemble Forecasting
    Álvaro Ossandón; Balaji Rajagopalan; Upmanu Lall; J. S. Nanditha; Vimal Mishra
    Water Resources Researchdoi:10.1029/2021WR029920 (opens in a new tab)
  2. Spatial-temporal multivariate semi-Bayesian hierarchical framework for extreme precipitation frequency analysis
    Álvaro Ossandón; Balaji Rajagopalan; William Kleiber
    Journal of Hydrologydoi:10.1016/j.jhydrol.2021.126499 (opens in a new tab)

2017

  1. Wave energy assessment in the central-south coast of Chile
    Felipe Lucero; Patricio Catalán; Álvaro Ossandón; José Beyá; Andrés Puelma; Luis Zamorano
    Renewable Energydoi:10.1016/j.renene.2017.03.076 (opens in a new tab)

Conference presentations (10)

American Geophysical Union (AGU) Annual Meeting 2026

San Francisco, Estados UnidosDecember 7 – 11, 20262 presentations
  1. Trajectory Analysis of Extreme Precipitation Events Using the HYSPLIT Model in Continental Chile
  2. Hourly Flood Modelling for Early Warning in Mountain Catchments: How Model Structure and Calibration Choices Control Performance Across Hydrological Regimes

XXVII Congreso Chileno de Ingeniería Hidráulica

Concepción, ChileOctober 22 – 24, 20254 presentations
  1. Aplicación de la maximización de variables atmosféricas para estimar la precipitación máxima probable (PMP) en la zona central de Chile con datos de reanálisis
  2. Análisis comparativo de metodologías para la estimación de la precipitación máxima probable (PMP): enfoques estadísticos de maximización de humedad y basado en modelos numéricos
    Meza J., Ossandón A., Orellana I., Lugo J., Hiraga Y.
  3. Extensión y mejora de una metodología basada en la teoría de valores extremos para la estimación de la PMP: aplicación en Chile
  4. Modelación hidrológica horaria utilizando calibración enfocada en eventos de crecida en cuencas chilenas

American Geophysical Union (AGU) Annual Meeting 2024

Washington D. C., Estados UnidosDecember 9 – 13, 20241 presentation
  1. Enhanced Probable Maximum Precipitation Estimation Using Generalized Extreme Value Distribution and Regionalization Analysis

The 12th International Symposium on Water Environment Systems with Perspective of Global Safety

Sendai, JapónNovember 21 – 22, 20241 presentation
  1. Assessing Probable Maximum Precipitation (PMP) Estimates in Chile Using Statistical GEV Distribution and Physically Based Approaches

XXXI Congreso Latinoamericano de Hidráulica

Medellín, ColombiaOctober 1 – 4, 20241 presentation
  1. Hacia una nueva metodología para la estimación de la precipitación máxima probable incorporando la asimetría y heterogeneidad espacial de los datos

XXVI Congreso Chileno de Ingeniería Hidráulica

Valdivia, ChileOctober 18 – 20, 20231 presentation
  1. Nueva metodología para la estimación de PMP: Integración de la teoría de valores extremos y técnicas de agrupamiento

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Double degree: Diego Parra Vargas

Diego Parra Vargas earned a Civil Engineering degree and an MSc in Civil Engineering Sciences.