A água é um recurso global essencial para a vida em nosso planeta, assim, a pesquisa hidrológica e o estudo de seu manejo também se tornaram um trabalho crucial para a continuidade da vida na Terra. A disponibilidade de dados públicos sobre o comportamento da água, como dados sobre o fluxo do rio e precipitação, é fundamental para a comunidade de pesquisa a fim de criar um mapa mundial da água. Ao desenhar este mapa, o público e as pessoas que administram os recursos hídricos em escala local também desempenham papéis importantes. Por meio da realização de ciência cidadã, eles fornecem e verificam dados.

A comunidade de pesquisa trabalha nesta tarefa com modelos hidrológicos, que são ferramentas que lhes permitem representar processos no ciclo hidrológico, e são capazes de obter, por exemplo, previsões sobre o fluxo do rio usando principalmente dados de chuva (embora também outras variáveis ​​atmosféricas, como temperatura, radiação solar, características do terreno e desenvolvimento da planta podem ser usados). Essas ferramentas geralmente usam uma bacia hidrológica como unidade de medida, com uma bacia sendo uma unidade de terra cuja água flui em direção ao mesmo ponto.

Pesquisador Rafael Pimentel do grupo de pesquisa Dinâmica Fluvial e Hidrologia da Universidade de Córdoba, trabalhou por dois anos na Unidade de Hidrologia do Instituto Hidrológico e Meteorológico Sueco (SMHI), onde participou da formação do primeiro modelo global em escala de bacia. O modelo usado foi HYPE, um modelo desenhado nessa unidade para a gestão integral da água na Suécia e anteriormente utilizado à escala europeia.

O processo de modelagem foi desafiador, mas viável de acordo com a equipe de pesquisa, uma vez que foi aplicado a mais de 130, 000 bacias que cobrem a massa de terra do mundo (exceto para a Antártica). O principal desafio foi compilar dados e avaliar sua qualidade, além de calibrar o modelo, sendo esse o processo de testar os dados do modelo de fluxo do rio e os dados observados para avaliar se o modelo estava funcionando corretamente ou não. Devido à complexidade de representar a grande variedade de processos hidrológicos globais, o desempenho do modelo variou. De um modo geral, o modelo fornece bons resultados, com um valor médio de mais de 0,4 na métrica de eficiência Kling-Gupta (KGE), que é um índice usado para quantificar a bondade de um modelo hidrológico que classifica modelos de 0,4 ou mais como bons. Leste dos EUA, Europa, Japão e áreas da Rússia, Ásia, Canadá e América do Sul foram as áreas com melhores resultados, com valores KGE acima de 0,6, demonstrando um alto potencial para seu uso na realização de previsões sazonais de vazão de rios nessas áreas. Usando esses dados meteorológicos em um período de seis meses, é possível prever dados de vazão do rio para os próximos seis meses. Esta previsão é bastante útil para funcionários de reservatórios e usinas hidrelétricas que poderiam, com a ajuda desses dados, gerenciar e planejar seus recursos melhor e com mais precisão.

O desafio de dimensionar e quantificar a bondade deste modelo, além de verificar a localização geográfica dos lagos, rios e reservatórios para que tudo coincida ao dimensionar o modelo, foi possível graças à quantidade de dados hidrológicos de acesso gratuito que estão disponíveis para a comunidade de pesquisa, bem como para o público em geral, embora os dados do fluxo do rio neste caso fossem escassos em muitas áreas. Isso mostra como o acesso aberto e o conhecimento compartilhado ajudam o progresso da hidrologia. No entanto, falta informação, especialmente em relação ao fluxo do rio, em muitas áreas do mundo para realizar essa verificação. Assim, a ideia de criar uma rede de ciência colaborativa foi proposta. Usando esta rede, pesquisadores, gerentes, consultores e estudantes que trabalham nessas áreas com informações hidrológicas em escala local podem avaliar o modelo nessas áreas. A parte correspondente do modelo seria fornecida aos interessados, com a ideia de trabalhar em conjunto para verificar e ajustar o modelo por meio de oficinas nas quais os moradores dariam seu feedback. Desta maneira, a representação da realidade do modelo em escala global melhoraria.