Investigación

Monitoreo y pronóstico hidrológico

Observaciones y modelos para monitorear y pronosticar caudales y niveles.

2 personas · 7 temas de memoria · 7 artículos · 4 noticias

Personas

Álvaro Ossandón

Profesor asistente

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

José María Araya

Tema: Evaluación de redes LSTM entrenadas con datos locales y de cuencas hidrológicamente similares, y de su acoplamiento híbrido con un modelo conceptual, para el pronóstico de caudales a corto plazo en la subcuenca del estero Nilahue

Profesor guía: Álvaro Ossandón

Magíster en Ciencias de la Ingeniería Civil

Temas de memoria

Artículos

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)

2023

  1. 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)

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)

2019

  1. A multiple-parameter methodology for placement of tsunami sensor networks
    Joaquin Meza; Patricio Catalan y Hiroaki Tsushima
    Pure and Applied Geophysicsdoi:10.1007/s00024-019-02381-3 (se abre en otra pestaña)

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