Los modelos computacionales que simulan fenómenos naturales se pueden comportar de manera muy próxima a la real, pero debido a múltiples factores los resultados simulados difieren de los resultados reales. Una fuente de error es la falta de certeza en los valores de los parámetros de entrada. Este trabajo constituye un primer paso en el enunciado de una metodología que busca mejorar la capacidad de predicción de un simulador, aplicado a un modelo computacional de cuenca de ríos y, en particular, utilizando el modelo del cauce del Río Paraná. Se presenta un método computacional para la sintonización de los valores de los parámetros de entrada de dicho modelo, con el objetivo de minimizar el error entre la salida del simulador y la realidad observada. Este proceso de sintonización se lleva adelante aplicando una técnica de simulación paramétrica, la cual conlleva a ejecutar un gran número de simulaciones haciendo necesario utilizar recursos de computo de alto rendimiento y técnicas de paralelización.