Académicos

Álvaro Ossandón

Profesor asistente

Ing. MSc, PhD en Ingeniería Civil, University of Colorado at Boulder, EE. UU.

Estudiantes y tesis dirigidas

Actuales (1)

Egresados (9)

  • Diego Parra

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

    Magíster en Ciencias de la Ingeniería Civil ·
  • Matías Riveros

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

    Ingeniería Civil ·
  • Lucas Olivares

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

    Ingeniería Civil ·
  • Matías Belmar

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

    Ingeniería Civil ·
  • Esteban Hinostroza

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

    Ingeniería Civil ·
  • Ignacio Villavicencio

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

    Magíster en Ciencias de la Ingeniería Civil ·
  • Fernando Carreño

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

    Ingeniería Civil ·
  • 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

    Ingeniería Civil ·
  • Consuelo Salinas

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

    Ingeniería Civil ·

Publicaciones

Artículos (13)

En revisión

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

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 (se abre en otra pestaña)

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 (se abre en otra pestaña)
  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 (se abre en otra pestaña)

2024

  1. Spatial and temporal Bayesian hierarchical model over large domains with application to Holocene Sea surface temperature reconstruction in the equatorial Pacific
    Á Ossandón; J Gual; B Rajagopalan; W Kleiber; T Marchitto
    Paleoceanography and Paleoclimatologydoi:10.1029/2024PA004844 (se abre en otra pestaña)

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 (se abre en otra pestaña)
  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 (se abre en otra pestaña)

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 (se abre en otra pestaña)
  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 (se abre en otra pestaña)
  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 (se abre en otra pestaña)

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 (se abre en otra pestaña)
  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 (se abre en otra pestaña)

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 (se abre en otra pestaña)

Presentaciones en congresos (10)

American Geophysical Union (AGU) Annual Meeting 2026

San Francisco, Estados Unidos7–11 de diciembre de 20262 presentaciones
  1. Hourly Flood Modelling for Early Warning in Mountain Catchments: How Model Structure and Calibration Choices Control Performance Across Hydrological Regimes
  2. Trajectory Analysis of Extreme Precipitation Events Using the HYSPLIT Model in Continental Chile

XXVII Congreso Chileno de Ingeniería Hidráulica

Concepción, Chile22–24 de octubre de 20254 presentaciones
  1. Extensión y mejora de una metodología basada en la teoría de valores extremos para la estimación de la PMP: aplicación en Chile
  2. Aplicación de la maximización de variables atmosféricas para estimar la precipitación máxima probable (PMP) en la zona central de Chile con datos de reanálisis
  3. 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.
  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 Unidos9–13 de diciembre de 20241 presentación
  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, Japón21–22 de noviembre de 20241 presentación
  1. Assessing Probable Maximum Precipitation (PMP) Estimates in Chile Using Statistical GEV Distribution and Physically Based Approaches

XXXI Congreso Latinoamericano de Hidráulica

Medellín, Colombia1–4 de octubre de 20241 presentación
  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, Chile18–20 de octubre de 20231 presentación
  1. Nueva metodología para la estimación de PMP: Integración de la teoría de valores extremos y técnicas de agrupamiento

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Doble titulación: Diego Parra Vargas

Tesis sobre modelación horaria de crecidas en cuencas chilenas. Profesor guía: Álvaro Ossandón.

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Tesis sobre trayectorias de tormentas extremas con el modelo HYSPLIT. Profesor guía: Álvaro Ossandón.