La calidad de gestión del abastecimiento urbano de agua muy dependiente de la capacidad para predecir la demanda. De dicha predicción depende conseguir objetivos fundamentales, como la obtención de un suministro continuado con la presión y calidad de servicio adecuadas. En este sentido, durante décadas se han ido proponiendo diferentes métodos para la predicción de la demanda: desde los clásicos modelos ARIMA, hasta los actuales métodos de Aprendizaje Automático. En este trabajo se aplican método de predicción de la demanda de agua potable a un contexto de crisis humanitario generado por el conflicto, a partir de series de consumos de agua y de las variables demográficas y climáticas. Tras aplicar diversos modelos, se optó por uno que combina modelos de regresión y modelos de ARIMA. La componente estacional y la tendencia contribuyen respectivamente a un 65% y 13% de la variabilidad de la demanda. Otras variaciones periódicas (semanales y mensuales) socioculturales, suponen un 2%. El error del modelo de regresión que predice la componente estacional, la parte no explicada de la predicción realizada por los modelos ARIMA es aproximadamente el 3.5% de la demanda total. Con todos estos componentes se dispone de un modelo de predicción capaz de estimar con bastante fiabilidad, la demanda total, a partir del tamaño de la población y del clima y del día del mes.The quality of urban water supply management is highly dependent on the ability to predict demand. The achievement of fundamental objectives, such as obtaining a continuous supply with adequate pressure and quality of service, depends on this prediction. In this sense, for decades different methods have been proposed for the prediction of demand: from the classic ARIMA models to the current methods of Automatic Learning. In this work, a method of predicting the demand for drinking water is applied to a context of humanitarian crisis generated by the conflict, based on series of water consumption and demographic and climatic variables. After applying different models, one was chosen that combines regression models and ARIMA models. The seasonal component and the trend contribute respectively to 65% and 13% of the variability of demand. Other sociocultural periodic (weekly and monthly) variations account for 2%. The error of the regression model predicted by the seasonal component. The unexplained part of the prediction made by the ARIMA models is approximately 3.5% of total demand. With all these components, a prediction model is available that is capable to estimate total demand fairly reliably, based on the size of the population and the climate and the day of the month.Máster Universitario en Hidrología y Gestión de Recursos Hídrico
