En respuesta a los desafíos introducidos por el calentamiento global y el aumento de la eutrofización, este documento presenta un modelo impulsado por modelado y simulación (M&S) innovador para desarrollar un sistema automatizado de monitoreo de aguas interiores. Este sistema se basa en una arquitectura de Internet de las Cosas (IoT) en capas e integra sin problemas la computación en la nube, la computación en la niebla y la computación en el borde para permitir una vigilancia ambiental sofisticada en tiempo real y la predicción de floraciones de algas nocivas y cianobacterias (HACBs). Utilizando barcos autónomos como unidades móviles de recolección de datos dentro de la capa de borde, el sistema rastrea de manera eficiente la proliferación de algas y cianobacterias y transmite datos críticos hacia arriba a través de la arquitectura. Estos datos alimentan modelos de inferencia avanzados dentro de la capa de nube, que informan algoritmos predictivos en la capa de niebla, orquestando misiones de recolección de datos subsiguientes. Este documento también detalla un entorno de desarrollo completo que facilita el ciclo de vida del sistema desde el concepto hasta el despliegue. El diseño modular está impulsado por la Especificación de Sistema de Eventos Discretos (DEVS) y ofrece una adaptabilidad sin igual, permitiendo a los desarrolladores simular, validar y desplegar módulos de manera incremental y cruzando las fases de desarrollo tradicionales.