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El uso de modelos hidrológicos distribuidos en cuencas periurbanas requiere definir en forma efectiva la unidad espacial que se utiliza para el análisis. Entre los distintos tipos de discretización se encuentran las Unidades de Respuesta Hidrológica (URHs), que permiten representar en forma explícita diferentes elementos, tales como, áreas impermeables, canales artificiales, colectores de aguas lluvias y calles que pueden modificar significativamente la dirección del flujo superficial. En este estudio se abordan los requerimientos del modelo hidrológico PUMMA (PeriUrban Model for landscape Management), donde ciertos parámetros como la distancia entre centros de gravedad de las URHs, ubicación de la red de flujo, y la longitud del perímetro influyen directamente en la extracción de la red de flujo superficial, sub-superficial y los niveles de agua subterráneos. En la malla de entrada se corrigieron aquellos elementos mal-formados, que corresponden a polígonos de forma irregular, con bordes mal representados y con el centro de gravedad fuera del polígono. Para identificar estos elementos se utilizaron descriptores de forma, resultando el Índice de Convexidad como el mejor descriptor, con un valor límite de 0.75. Se abordaron problemas como ajuste de contornos y suavización de bordes con ángulos rectos, también se realizó un proceso de segmentación espacial que consideró criterios como distribución homogénea de pendiente, convexidad y tamaño máximo de las URHs, en el que se aplicó un enfoque de triangulación y disolución mediante criterio de convexidad limite. Todas estas tareas fueron implementadas mediante el uso del software GRASS-GIS y rutinas escritas en Python. El pre-procesamiento automático se aplicó en dos cuencas peri-urbanas francesas, Mercier y Chaudanne, con 7.3 km2 y 4.1 km2 respectivamente. Se considera sustancial el mejoramiento obtenido en la red de drenaje de ambas mallas optimizadas, en la que se obtuvo una representación más realista de las líneas de flujo, tanto en longitud como en trayectoria.

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