L'eau est une ressource mondiale indispensable à la vie sur notre planète, ainsi la recherche hydrologique et l'étude de sa gestion sont également devenues des travaux cruciaux pour la continuité de la vie sur Terre. La disponibilité de données publiques sur le comportement de l'eau, telles que les données sur le débit des rivières et les précipitations, est essentielle pour la communauté des chercheurs afin de créer une carte mondiale de l'eau. Lorsque vous dessinez cette carte, le public et les personnes qui gèrent les ressources en eau à l'échelle locale jouent également un rôle important. Par la pratique de la science citoyenne, ils fournissent et vérifient les données.

La communauté des chercheurs travaille sur cette tâche avec des modèles hydrologiques, qui sont des outils leur permettant de représenter les processus du cycle hydrologique, et sont en mesure d'obtenir, par exemple, prédictions sur le débit des rivières en utilisant principalement des données de précipitations (mais aussi d'autres variables atmosphériques telles que la température, radiation solaire, les caractéristiques du terrain et le développement des plantes peuvent être utilisés). Ces outils utilisent généralement un bassin hydrologique comme unité de mesure, un bassin étant une unité de terre dont l'eau s'écoule vers le même point.

Chercheur Rafael Pimentel du groupe de recherche Dynamique Fluviale et Hydrologie de l'Université de Cordoue, a travaillé pendant deux ans à l'Unité d'hydrologie de l'Institut météorologique et hydrologique suédois (SMHI) où il a participé à l'élaboration du premier modèle global à l'échelle d'un bassin. Le modèle utilisé était HYPE, un modèle conçu dans ladite unité pour la gestion globale de l'eau en Suède et précédemment utilisé à l'échelle européenne.

Le processus de modélisation était difficile mais réalisable selon le personnel de recherche puisqu'il a été appliqué à plus de 130, 000 bassins qui couvrent la masse continentale du monde (à l'exception de l'Antarctique). Le principal défi consistait à compiler les données et à évaluer leur qualité, ainsi que l'étalonnage du modèle, il s'agit du processus consistant à tester les données du modèle de débit fluvial et les données observées pour évaluer si le modèle fonctionnait correctement ou non. En raison de la complexité de représenter le grand éventail de processus hydrologiques mondiaux, les performances du modèle variaient. En général, le modèle donne de bons résultats, avec une valeur moyenne supérieure à 0,4 dans la métrique d'efficacité de Kling-Gupta (KGE), qui est un indice utilisé pour quantifier la qualité d'un modèle hydrologique qui classe les modèles de 0,4 ou plus comme bons. L'Est des États-Unis, L'Europe , Japon et régions de la Russie, Asie, Le Canada et l'Amérique du Sud ont été les régions avec les meilleurs résultats, avec des valeurs KGE supérieures à 0,6, démontrant un potentiel élevé pour son utilisation dans la réalisation de prévisions saisonnières de débit fluvial dans ces zones. En utilisant ces données météorologiques sur une période de six mois, il est possible de prédire les données de débit de la rivière pour les six prochains mois. Cette prédiction est très utile pour le personnel des réservoirs et des centrales hydroélectriques qui pourraient, à l'aide de ces données, mieux gérer et planifier leurs ressources.

Le défi de mettre à l'échelle et de quantifier la qualité de ce modèle, en plus de vérifier la localisation géographique des lacs, rivières et réservoirs pour que tout coïncide lors de la mise à l'échelle du modèle, a été possible grâce à la quantité de données hydrologiques en accès libre qui sont à la disposition de la communauté des chercheurs ainsi que du grand public, bien que les données sur le débit fluvial dans ce cas étaient rares dans de nombreuses régions. Cela montre comment le libre accès et le partage des connaissances aident à faire progresser l'hydrologie. Néanmoins, il y a un manque d'information, surtout en ce qui concerne le débit de la rivière, dans de nombreuses régions du monde pour effectuer cette vérification. Ainsi, l'idée de créer un réseau de science collaborative a été proposée. En utilisant ce réseau, des chercheurs, gestionnaires, des consultants et des étudiants travaillant dans ces zones avec des informations hydrologiques à l'échelle locale pourraient évaluer le modèle dans ces zones. La partie correspondante du modèle serait fournie aux personnes intéressées, avec l'idée de travailler ensemble pour vérifier et ajuster le modèle au moyen d'ateliers au cours desquels les habitants donneraient leur retour d'expérience. De cette façon, la représentation du modèle de la réalité à l'échelle mondiale s'améliorerait.