Model aliran merupakan cara untuk menyederhanakan sistem di dunia nyata, yang dapat mencakup air permukaan, air tanah, lahan basah, atau air tanah. Model-model ini memainkan peran penting dalam memahami, memperkirakan, dan mengelola sumber daya air. Pemodelan aliran tidak hanya berfokus pada aliran air, tetapi juga melibatkan studi kualitas air.
Sebelum munculnya model komputer, pemodelan hidrologi terutama mengandalkan model analog untuk mensimulasikan sistem aliran dan transportasi. Tidak seperti model matematika yang menggunakan persamaan, model analog menggunakan metode non-matematika untuk mensimulasikan fenomena hidrologi. Ada dua jenis utama model analogi umum: model analogi skala dan model analogi proses.
Model skala menyediakan cara yang mudah untuk memvisualisasikan dan mereproduksi proses fisik atau kimia dalam skala yang lebih kecil.
Model skala dapat dibangun dalam satu, dua, atau tiga dimensi dan dirancang untuk menggambarkan kondisi awal dan batas tertentu. Model-model ini sering menggunakan material dengan sifat fisik yang mirip dengan alam, seperti gravitasi dan suhu. Meskipun demikian, mempertahankan sifat-sifat tertentu pada nilai alaminya dapat menyebabkan prediksi yang salah karena sifat-sifat seperti viskositas, gesekan, dan luas permukaan harus disesuaikan untuk mempertahankan aliran dan perilaku transportasi yang tepat.
Model analog proses digunakan untuk merepresentasikan aliran fluida dalam hidrologi. Model ini menggunakan kesamaan antara hukum Darcy, hukum Ohm, hukum Fourier, dan hukum Fick untuk mensimulasikan aliran. Analogi ini memungkinkan peneliti untuk lebih intuitif memahami gerakan fluida dan sifat-sifatnya.
Model analog proses awal adalah model jaringan listrik yang terdiri dari resistor, yang secara efektif dapat mensimulasikan aliran air tanah.
Model statistik adalah model matematika yang banyak digunakan dalam hidrologi untuk menggambarkan data dan hubungan antar data. Melalui metode statistik, ahli hidrologi dapat menetapkan hubungan empiris antara variabel yang diamati, menemukan tren dalam data historis, atau memprediksi kemungkinan hujan lebat atau kekeringan.
Momentum statistik, seperti mean, deviasi standar, skewness, dan kurtosis, digunakan untuk menggambarkan konten informasi data. Momentum ini dapat digunakan untuk menentukan distribusi frekuensi yang tepat dan dengan demikian sebagai model probabilistik. Analisis nilai ekstrem berfokus secara khusus pada ekor distribusi untuk mengidentifikasi kemungkinan dan ketidakpastian kejadian ekstrem.
Dengan kemajuan ilmu pengetahuan dan teknologi, model berbasis data telah muncul dalam hidrologi. Model-model ini menyediakan cara yang lebih fleksibel untuk menganalisis dan memprediksi berbagai aspek proses hidrologi. Model-model ini memanfaatkan teknik seperti kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin untuk mempelajari pola dan ketergantungan yang kompleks dari data historis.
Popularitas model berbasis data membantu meningkatkan peramalan, pengambilan keputusan, dan pengelolaan strategi pengelolaan sumber daya air.
Model konseptual memanfaatkan konsep fisik untuk merepresentasikan sistem hidrologi dan untuk menentukan hubungan antara komponen-komponen model yang penting. Model-model ini biasanya menghubungkan masukan hidrologi dengan keluaran dan menggambarkan fungsi-fungsi utama sistem.
Pengembangan model aliran air dari model analog ke model berbasis data menunjukkan proses evolusi hidrologi yang berkelanjutan dengan kemajuan ilmu pengetahuan dan teknologi. Model-model ini tidak hanya meningkatkan pemahaman kita tentang sumber daya air tetapi juga membantu kita lebih siap menghadapi tantangan air di masa depan. Di tengah perubahan yang terus-menerus seperti itu, dapatkah kita membuat prediksi yang tepat tentang pengembangan hidrologi di masa depan?