Cómo Ingresar y Calibrar Datos de Lluvia en EPA SWMM
🧠 Introducción
En cualquier modelo hidrológico, los datos de lluvia son el punto de partida.
En EPA SWMM, la precisión del modelo depende directamente de la calidad y el formato de la información de precipitación.
Un error en las unidades, en la resolución temporal o en la carga del archivo puede alterar completamente los resultados de escorrentía y caudal.
En este artículo aprenderás cómo ingresar y calibrar correctamente los datos de lluvia en SWMM, desde la creación del Rain Gage hasta la validación de la serie temporal, para que tus modelos reflejen condiciones reales y resultados confiables.
🌦️ 1. Tipos de datos de lluvia en SWMM
SWMM permite tres formas de ingresar datos de precipitación:
Intensidad (Intensity): la tasa de lluvia en cada intervalo de tiempo (por ejemplo, mm/h).
Incremental: la cantidad total registrada en cada paso (por ejemplo, 5 mm cada 15 minutos).
Acumulada (Cumulative): la lluvia total acumulada desde el inicio del evento.
El formato de los datos determina cómo el modelo interpreta la serie de tiempo.
Antes de cargar un archivo, asegúrate de conocer qué tipo de dato genera tu estación o fuente meteorológica.
🗂️ 2. Cómo importar datos de lluvia
En SWMM, los datos de lluvia se ingresan a través de un Rain Gage (pluviómetro virtual).
Sigue estos pasos:
En el panel lateral, haz clic derecho en Rain Gages → Add.
Define un nombre claro (por ejemplo,
Lluvia_Bogotá_IDEAM).Selecciona el tipo de datos (Intensity, Cumulative o Incremental).
Asocia una Time Series existente o crea una nueva.
Indica la unidad (mm/hr o in/hr) y el intervalo de registro (por ejemplo, 15 minutos).
Un ejemplo de serie temporal en formato .dat podría verse así:
; Fecha Hora Lluvia(mm)
2024-04-10 00:00 0.0
2024-04-10 00:15 1.2
2024-04-10 00:30 2.8
2024-04-10 00:45 0.6
✅ Consejo: Asegúrate de que el separador (espacio o tabulación) sea consistente y que las fechas estén en el mismo formato en todo el archivo.
📏 3. Intervalos y resolución temporal
El intervalo de registro de la lluvia afecta directamente la precisión del modelo.
Un intervalo corto (5 o 10 minutos) permite capturar picos de lluvia intensa.
Un intervalo largo (1 hora o más) suaviza el evento y subestima la escorrentía.
Además, el Reporting Time Step del modelo (paso de salida) debe coincidir con el de la serie de lluvia.
Si tu archivo tiene datos cada 15 minutos, define el mismo paso en Project → Defaults → Time Steps.
Un desajuste entre ambos valores puede generar resultados erróneos o mensajes de advertencia en el archivo .rpt.
🧮 4. Calibración de la lluvia
Calibrar la lluvia consiste en verificar que los datos usados representen correctamente la realidad del evento o del periodo analizado.
Algunos consejos prácticos:
Compara la lluvia registrada con datos de estaciones cercanas o promedios históricos.
Usa información de organismos oficiales: IDEAM (Colombia), SMN (México), SENAMHI (Perú), INAMHI (Ecuador), etc.
Ajusta la intensidad o duración si los datos locales presentan desviaciones conocidas.
Para modelos de diseño, valida que la lluvia represente la recurrencia o periodo de retorno correspondiente (por ejemplo, 10 años, 25 años, etc.).
Una lluvia mal calibrada puede causar que el modelo subestime o sobreestime los caudales de forma significativa.
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✍️ Conclusión
Cargar y calibrar correctamente los datos de lluvia es uno de los pasos más importantes en la construcción de un modelo confiable en SWMM.
Una buena práctica en esta etapa evita errores posteriores en la escorrentía, los caudales y la capacidad hidráulica del sistema.
Dedica tiempo a revisar tus datos, confirmar unidades y ajustar intervalos.
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