El modelamiento o simulación geofísica consiste en la representación matemática de un fenómeno físico del subsuelo con el propósito de comprender su comportamiento, predecir su respuesta ante diferentes condiciones y apoyar la resolución de problemas de alta complejidad.
Estos modelos integran dos componentes fundamentales. El primero corresponde al componente científico o matemático, que reúne las leyes físicas, ecuaciones y algoritmos necesarios para describir el comportamiento del fenómeno estudiado. El segundo corresponde al componente técnico, constituido por la información geofísica utilizada como dato de entrada para el desarrollo de la simulación.
En términos generales, los modelos pueden incorporar dos tipos de información. Por una parte, los datos medidos, obtenidos directamente mediante equipos de adquisición en terreno, los cuales constituyen información objetiva y de alta confiabilidad. Por otra parte, los datos interpretados, derivados del análisis e interpretación realizada por especialistas a partir de información geológica, geofísica o geotécnica. Estos últimos aportan una visión integral del subsuelo, aunque incorporan un grado de incertidumbre asociado al criterio técnico utilizado en su interpretación.
En la práctica, los datos medidos suelen ser más limitados debido al costo y tiempo que implica su adquisición. Por ello, normalmente se obtienen en puntos o sectores específicos del área de estudio. Aunque proporcionan información de alta resolución y precisión, su cobertura espacial suele ser reducida.
En este contexto, la mayor fortaleza del modelamiento geofísico radica en la integración de ambas fuentes de información. Los datos interpretados permiten representar el comportamiento regional del subsuelo y establecer la continuidad entre sectores, mientras que los datos medidos proporcionan el control y la calibración necesarios para aumentar la confiabilidad del modelo. De esta forma, es posible generar representaciones más precisas y robustas, optimizando la comprensión del subsuelo y reduciendo la incertidumbre en la toma de decisiones.