[en] Hydrological models are essential for applications such as streamflow simulation, flood forecasting, and water resources management. However, their effectiveness often depends on accurate mathematical formulations, precise input data, and adequate calibration of model parameters. The objective of this thesis is to enhance hydrological modeling through the integration of Artificial Intelligence (AI), focusing on improving model calibration, advancing ensemble modeling to boost predictive accuracy, exploring streamflow prediction in ungauged basins, and providing insights into Deep Learning (DL) models for streamflow forecasting. The research has been conducted in various basins located in Galicia, in the northwest of Spain, where the specific challenges of local basins provide a unique context for applying these AI techniques. The results demonstrate that AI techniques substantially reduce the calibration time for both lumped and distributed models, by effectively exploring solution spaces. Additionally, ensemble modeling approaches have shown to enhance the overall predictive performance compared to individual models. However, the application of AI for prediction in ungauged basins revealed that these methods require substantial data for training, which suggests that traditional methods might still perform better in our study region. Finally, it has been demonstrated that DL models are more effective in larger basins with extended concentration times. The findings of this thesis provide significant insights into potential applications of AI for hydrological modeling purposes and highlight future related challenges.

[gl] Os modelos hidrolóxicos son esenciais para aplicacións como a simulación do fluxo de ríos, a previsión de inundacións e a xestión de recursos hídricos. Non obstante, a súa eficacia depende frecuentemente de formulacións matemáticas precisas, datos de entrada exactos e unha calibración adecuada dos parámetros do modelo. O obxectivo desta tese é mellorar a modelización hidrolóxica mediante a integración de Intelixencia Artificial (IA), centrando-se en mellorar a calibración dos modelos, avanzar na modelización de conxunto para incrementar a precisión predictiva, explorar a predición de caudais en conca non aforadas e proporcionar percepcións sobre modelos de Aprendizaxe Profunda (DL) para a previsión de caudais. A investigación realizouse en diversas conca situadas en Galicia, no noroeste de España, onde os desafíos específicos das conca locais proporcionan un contexto único para a aplicación destas técnicas de IA. Os resultados demostran que as técnicas de IA reducen substancialmente o tempo de calibración para modelos tanto agregados como distribuídos mediante a exploración efectiva dos espazos de solución. Ademais, os enfoques de modelización de conxunto demostraron mellorar o rendemento predictivo xeral en comparación cos modelos individuais. Non obstante, a aplicación da IA, para a predición en conca non aforadas revelou que estes métodos requiren unha cantidade substancial de datos para o adestramento, o que suxire que os métodos tradicionais poderían seguir sendo máis efectivos na nosa rexión de estudo. Finalmente, demostrouse que os modelos de DL son máis efectivos en conca máis grandes con tempos de concentración prolongados. Os achados desta tese proporcionan percepcións significativas sobre as aplicacións potenciais da IA para fins de modelización hidrolóxica e destacan os desafíos relacionados futuros