Proyecto activo 2025: Análisis comparativo de datos de intercepción observados (NEON) y simulados (NLDAS: Mosaic, Noah, Vic) con identificación de causas de error con aprendizaje automático. En colaboración con la Universidad de Nevada, Reno. Financiado por Oregon State University. Ver poster presentado en Washington DC en la conferencia AGU24.

Proyecto activo 2025: Análisis integral del balance hídrico para la gestión sostenible de recursos en la cuenca del Yaque del Sur, utilizando el modelo hidrológico SWAT+ para la simulación espacialmente distribuida. Financiado por FONDOCYT en la convocatoria 2024. Investigadora principal Mayra Sánchez.

Proyecto en propuesta 2025: Calibración de cuencas con HEC-HMS utilizando los registros de caudal y de precipitación del inventario de datos del INDRHI e INDOMET. Proyecto en propuesta para ser desarrollado en colaboración con estudiantes de la UASD y UNIBE. Financiado por DATAGUA.

Proyecto activo 2025: Modelos de aprendizaje automático para la predicción de caudales permanentes (Q90) para mejorar la resiliencia de los proyectos de abastecimiento de agua potable en zonas con limitaciones de información hidrológica. Financiado por FONDOCYT en la convocatoria 2024.

Proyecto concluido 2023: Interrelación de mapas geológicos del SGN con inventarios de pozos para uso en la prospección de nuevas perforaciones utilizando aprendizaje automático. Proyecto financiado por FONDOCYT en la convocatoria 2020. Leer artículo.

Proyecto en propuesta 2025: Analisis temporal y espacial del inventario de datos de precipitación del INDRHI e INDOMET, enfocado en la caracterización de la variabilidad estadística y la simultaneidad de medición. Financiado por DATAGUA.

Proyecto activo 2025. Calculo y análisis espacial de los factores de variabilidad de intensidad (n) calibrados con registros históricos y curvas IDF. Con el apoyo de estudiantes de UNIBE. Financiado por DATAGUA. In memoriam Raziel Aponte.

Proyecto concluido 2020. Determinación de los caudales mínimos y máximos en las cuencas de la región Este de RD utilizando registros completados con modelos de regresión bivariado y modelo lluvia-escorrentía. Financiado por FONDOCYT en convocatoria 2018. Leer artículo.

Proyecto concluido 2024: Predicciones de rugosidad a nivel continental de los Estados Unidos utilizando métodos de inteligencia artificial con análisis de importancia para la caracterización de los factores más influyentes. Financiado por Oregon State University. Leer artículo. Ver poster presentado en San Francisco en la conferencia AGU23.

Proyecto concluido 2023: Evaluación de la distribución espacial de la rugosidad de Manning en Estados Unidos utilizando caracterización de flujo y vegetación. Financiado por Fulbright y Oregon State University. Leer artículo indexado. Ver poster preliminar presentado en Puerto Rico en la conferencia AGU Frontiers in Hydrology.