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Lo mínimo es el parcelario vigente, la fecha de captura de cada relevamiento y el sistema de referencia en el que fueron entregados. Si hay nubes de puntos LiDAR, interesa saber la densidad promedio y si cubren fachadas o solo cubierta. Sin esas referencias, cualquier integración posterior arrastra errores que después son caros de rastrear.

Cada capa debería viajar con su metadato: quién la produjo, cuándo, con qué instrumento y bajo qué tolerancia posicional. No hace falta un formato sofisticado, pero sí que ese registro esté accesible para quien audite el modelo meses después. Un gemelo sin trazabilidad es difícil de defender ante una mesa técnica.

Depende de la serie histórica disponible y de cuántos eventos de lluvia se puedan reservar para validación. Lo que no conviene es apurar el ajuste con una sola tormenta: el modelo parece funcionar y falla en cuanto cambia la intensidad. La calibración honesta toma más tiempo que la simulación en sí.

Los equipos se descalibran, se cortan de energía o pierden conectividad, y eso hay que preverlo desde el diseño de la red. También importa la frecuencia de muestreo: registrar cada segundo sin un plan de uso genera volúmenes que nadie revisa. Conviene definir primero la decisión que se quiere sostener con esos datos.

Sí, siempre que los supuestos estén escritos y las unidades sean consistentes. Los metadatos claros permiten que otro equipo retome el trabajo sin adivinar qué se asumió. Lo que no se replica es la calibración: cada cuenca tiene su propio comportamiento y sus propias series de lluvia.

No se emiten certificaciones ni sellos de calidad, y tampoco se garantiza exactitud absoluta en los resultados. Lo que se ofrece es documentación verificable de métodos, supuestos y márgenes de error. Si necesitás conversar sobre un caso puntual, podés escribir a info@australiadigitaltwin.com o llamar al +54 11 4962-6958.