Para evitar que los modelos en línea se desvíen de la realidad, es necesario actualizarlos a las condiciones actuales utilizando observaciones y técnicas de asimilación de datos. Una forma de hacerlo para modelos de drenaje urbano hidrodinámico distribuidos es utilizar el Filtro de Kalman en Conjunto (EnKF), pero esto requiere ejecutar un conjunto de modelos en línea, lo cual es computacionalmente exigente. Esto se puede eludir calculando la ganancia de Kalman, que es la matriz que rige la actualización, fuera de línea si la ganancia es aproximadamente constante en el tiempo. Aquí, mostramos en un experimento sintético que la ganancia de Kalman puede variar en varios órdenes de magnitud de manera no uniforme y dinámica en el tiempo durante condiciones de sobrecarga causadas por contracorriente al actualizar un modelo hidrodinámico de un sistema de alcantarillado simple con el EnKF. Esto implica que la actualización con ganancia constante no es adecuada para modelos de drenaje urbano hidrodinámico distribuidos y que, de hecho, se requiere el EnKF completo.