L'acqua è una risorsa globale essenziale per la vita sul nostro pianeta, così la ricerca idrologica e lo studio della sua gestione sono diventati anche un'opera cruciale per la continuità della vita sulla Terra. La disponibilità di dati pubblici sul comportamento dell'acqua, come i dati sul flusso dei fiumi e sulle precipitazioni, è fondamentale per la comunità di ricerca al fine di creare una mappa mondiale dell'acqua. Quando si disegna questa mappa, anche il pubblico e le persone che gestiscono le risorse idriche su scala locale svolgono un ruolo importante. Attraverso l'attuazione della scienza dei cittadini, forniscono e verificano i dati.

La comunità di ricerca lavora su questo compito con modelli idrologici, che sono strumenti che consentono loro di rappresentare i processi del ciclo idrologico, e sono in grado di ottenere, Per esempio, previsioni sul flusso dei fiumi utilizzando principalmente i dati sulle precipitazioni (ma anche altre variabili atmosferiche come la temperatura, radiazione solare, si possono utilizzare le caratteristiche del terreno e lo sviluppo delle piante). Questi strumenti utilizzano solitamente un bacino idrologico come unità di misura, con un bacino che è un'unità di terra la cui acqua scorre verso lo stesso punto.

Il ricercatore Rafael Pimentel del gruppo di ricerca Fluvial Dynamics and Hydrology presso l'Università di Cordoba, ha lavorato per due anni presso l'Unità di Idrologia dell'Istituto Meteorologico e Idrologico Svedese (SMHI) dove ha partecipato alla realizzazione del primo modello globale su scala di bacino. Il modello utilizzato era HYPE, un modello progettato in detta unità per la gestione globale dell'acqua in Svezia e precedentemente utilizzato su scala europea.

Il processo di modellazione è stato impegnativo ma fattibile secondo il personale di ricerca poiché è stato applicato a più di 130, 000 bacini che coprono la massa terrestre del mondo (ad eccezione dell'Antartide). La sfida principale è stata la raccolta dei dati e la valutazione della loro qualità, oltre a calibrare il modello, questo è il processo di verifica dei dati del modello di flusso del fiume e dei dati osservati per valutare se il modello funzionava correttamente o meno. A causa della complessità di rappresentare la vasta gamma di processi idrologici globali, le prestazioni del modello variavano. Parlando in generale, il modello fornisce buoni risultati, con un valore medio superiore a 0,4 nella metrica di efficienza di Kling-Gupta (KGE), che è un indice utilizzato per quantificare la bontà di un modello idrologico che classifica come buoni modelli di 0,4 o più. Gli Stati Uniti orientali, Europa, Giappone e aree della Russia, Asia, Canada e Sud America sono state le aree con i migliori risultati, con valori KGE superiori a 0,6, dimostrando un alto potenziale per il suo utilizzo nell'esecuzione di previsioni stagionali del flusso fluviale in queste aree. Utilizzando questi dati meteorologici in un periodo di sei mesi, è possibile prevedere i dati di portata fluviale per i prossimi sei mesi. Questa previsione è molto utile per il personale dei bacini idrici e delle centrali idroelettriche che potrebbe, con l'aiuto di questi dati, gestire e pianificare le proprie risorse in modo migliore e più preciso.

La sfida di ridimensionare e quantificare la bontà di questo modello, oltre a verificare la posizione geografica dei laghi, fiumi e bacini idrici in modo che tutto coincida quando si ridimensiona il modello, è stato possibile grazie alla quantità di dati idrologici di libero accesso a disposizione della comunità di ricerca e del pubblico in generale, sebbene i dati sul flusso del fiume in questo caso fossero scarsi in molte aree. Questo mostra come l'accesso aperto e la conoscenza condivisa aiutino il progresso dell'idrologia. Tuttavia, mancano le informazioni, soprattutto per quanto riguarda il flusso dei fiumi, in molte aree del mondo con cui effettuare questa verifica. Così, è stata proposta l'idea di creare una rete di scienza collaborativa. Utilizzando questa rete, ricercatori, dirigenti, consulenti e studenti che lavorano in queste aree con informazioni idrologiche su scala locale potrebbero valutare il modello in quelle aree. La parte corrispondente del modello sarebbe fornita agli interessati, con l'idea di lavorare insieme per verificare e adeguare il modello attraverso workshop durante i quali i locali avrebbero dato il loro feedback. In questo modo, migliorerebbe la rappresentazione della realtà su scala globale da parte del modello.