1.1. Introducción a R y RStudio

• Instalación y configuración de R y RStudio.
• Organización de proyectos hidrológicos en carpetas.
• Uso de scripts, consola y entorno de trabajo.

1.2. Estructuras básicas de datos en R

• Vectores, matrices, listas y data frames.
• Tipos de datos: numéricos, caracteres, factores y fechas.
• Manejo de tablas hidroclimáticas.

1.3. Paquetes principales para hidrología

• tidyverse para procesamiento de datos.
• lubridate para manejo de fechas.
• ggplot2 para visualización.
• hydroTSM, zoo y xts para series temporales.
• terra, sf y airGR para análisis espacial y modelamiento.

1.4. Importación y exportación de datos

• Lectura de archivos CSV, TXT y Excel.
• Exportación de resultados procesados.
• Preparación de bases de datos hidrometeorológicas.

2.1. Estructura de datos hidrológicos y climáticos

• Organización de datos de precipitación, temperatura, evapotranspiración y caudal.
• Series diarias, mensuales y anuales.
• Formato correcto de fechas y estaciones.

2.2. Tratamiento de datos hidroclimáticos

• Conversión de datos diarios a mensuales.
• Cálculo de acumulados mensuales de precipitación.
• Cálculo de temperatura media mensual.
• Organización de series por estación y por cuenca.

2.3. Control de calidad de datos

• Identificación de datos faltantes.
• Detección de valores atípicos.
• Revisión de valores negativos o inconsistentes.
• Validación básica de rangos físicos.
• Análisis gráfico preliminar de las series.

2.4. Análisis exploratorio hidrológico

• Estadística descriptiva.
• Régimen mensual y anual.
• Promedios multianuales.
• Identificación de años húmedos y secos.
• Comparación entre estaciones.

3.1. Completación de datos faltantes

• Promedio mensual multianual.
• Regresión lineal simple y múltiple.
• Completación de series de precipitación mediante el método Cutoff.
• Completación de series de precipitación y temperatura mediante el método Quantile Mapping.

3.2. Evaluación de consistencia de datos

• Análisis de correlación entre estaciones.
• Curva de doble masa.
• Identificación de quiebres temporales en series hidroclimáticas.
• Corrección de inconsistencias.

3.3. Análisis de tendencias y comportamiento temporal

• Análisis gráfico de tendencias.
• Tendencias en precipitación y temperatura.
• Identificación de cambios en el régimen hidrológico.
• Análisis de estacionalidad.

3.4. Evaluación estadística de las series

• Media, desviación estándar y coeficiente de variación.
• Percentiles hidrológicos.
• Anomalías mensuales y anuales.

4.1. Fuentes de información hidroclimática abierta

• Datos observados y datos grillados.
• Principales productos usados en hidrología.
• Ventajas y limitaciones de la información satelital.

4.2. Descarga de información satelital

• Precipitación satelital con CHIRPS y PISCOp v3.0.
• Temperatura y variables climáticas con PISCOt v1.2
• Evapotranspiración con PISCOeo_pm v1.0.
• Productos de evapotranspiración aplicados a estudios hidrológicos.

4.3. Procesamiento espacial en R

• Importación y exploración de datos vectoriales.
• Importación y exploración de datos raster.
• Geoprocesamiento de información satelital para cuencas hidrográficas.
• Generación de valores medios areales.
• Análisis de series temporales de cuencas hidrográficas.

4.4. Comparación de datos observados y satelitales

• Comparación gráfica de datos observados y simulados.
• Evaluación estadísitca de datos simulados de precipitación.
• Evaluación estadísitca de datos simulados de temperatura y evapotranspiración.

5.1. Preparación de precipitación

• Precipitación mensual puntual.
• Interpolación de datos de precipitación mediante polígonos de Thiessen
• Estimación de la precipitación media de cuenca.

5.2. Preparación de temperatura

• Temperatura media mensual puntual.
• Interpolación de datos de temperatura mediante polígonos de Thiessen
• Estimación de la temperatura media de cuenca.

5.3. Estimación de evapotranspiración potencial

• Definición de la evapotranspiración real y potencial.
• Cálculo de evapotranspiración potencial: Thornthwaite y Oudin.
• Interpolación de datos de evapotranspiración mediante polígonos de Thiessen
• Estimación de la evapotranspiración media de cuenca.

5.4. Preparación de caudal observado

• Estandarización de caudales observados.
• Control de calidad.
• Integración de datos hidro-climáticos.

6.1. Introducción al modelo GR2M

• Fundamentos del modelo hidrológico mensual GR2M.
• Variables de entrada: precipitación y evapotranspiración potencial.
• Variable de evaluación: caudal observado.
• Parámetros principales del modelo.

6.2. Implementación del modelo GR2M con airGR

• Preparación de datos en formato requerido.
• Configuración del periodo de calentamiento.
• Definición del periodo de calibración.
• Definición del periodo de validación.
• Ejecución del modelo GR2M.

6.3. Calibración y validación del modelo

• Calibración automática de parámetros.
• Simulación de caudales mensuales.
• Validación con periodo independiente.

6.4. Evaluación del desempeño hidrológico

• Evaluación mediante métricas estadísticas: NSE, KGE, r, RMSE y PBIAS.
• Interpretación de resultados de calibración y validación.

6.5. Presentación de resultados finales

• Gráficos de hidrogramas observado vs simulado.
• Gráficos de dispersión.
• Exportación de tablas y resultados.
• Elaboración de un resumen técnico.