El modelado de la turbulencia siempre ha sido un desafío, dado el grado de complejidad espacial y temporal subyacente. En este artículo, proponemos el uso de un enfoque de modelado de orden reducido particionado (ROM) para la aproximación eficiente y efectiva de flujos turbulentos. Se adapta un subespacio lineal por partes para capturar los detalles finos del flujo además de las escalas más grandes. Probamos el ROM particionado para un flujo turbulento bidimensional (2D) en decaimiento, conocido como turbulencia 2D de Kraichnan. El flujo se inicia utilizando una serie de vórtices aleatorios, correspondientes a un espectro de energía arbitrario. Mostramos que la partición produce resultados más precisos y estables que el ROM estándar basado en una aplicación global de técnicas de descomposición modal. También demostramos la capacidad predictiva del ROM particionado a través de un análisis del espectro de energía, donde el espectro de energía recuperado converge significativamente a las estadísticas del modelo de orden completo con un aumento en la partición. Aunque el enfoque propuesto incurre en mayores requisitos de memoria para almacenar las funciones base locales para cada partición, enfatizamos que permite la construcción de ROMs más compactos (es decir, de menor dimensión) con una precisión comparable, lo que a su vez reduce significativamente la carga computacional en línea. Por lo tanto, consideramos que la partición actúa como un convertidor que reduce el costo de implementación en línea a expensas de los costos fuera de línea y de memoria. Finalmente, investigamos la aplicación del modelado de cierre para tener en cuenta los efectos de la truncación modal en la dinámica del ROM. Ilustramos que las técnicas de cierre pueden ayudar a estabilizar los resultados en el rango inercial, pero puede ocurrir una sobre-estabilización en el rango disipativo.