El grupo de investigación Modelización de la Atmósfera y Radiación Solar (Matras) de la Universidad de Jaén (UJA) ha desarrollado un sistema que predice el caudal de un río con 24 horas de anticipación para prevenir inundaciones.

El modelo, según ha explicado la Fundación Descubre en una nota, consigue definir la cantidad de agua del cauce mediante redes neuronales artificiales y se ha materializado "ya" en una herramienta de "alerta temprana" que utilizan los servicios de emergencias.

La novedad del modelo es la introducción de los datos meteorológicos, ya que la mayoría de los estudios previos basan sus predicciones en la medición del caudal de río en zonas anteriores al tramo que se analiza y los desembalses de pantanos. En este caso, introducen la predicción de lluvia en toda la cuenca.

Para ello, los investigadores han usado el modelo americano —el Weather Research and Forecasting— debidamente parametrizado, que permite llegar a resoluciones de un kilómetro.

En concreto, se ha aplicado a la zona de la cuenca del Guadalquivir para ver la predicción de lluvia, hora a hora, hasta las 24 horas siguientes, ha indicado el responsable de la investigación Joaquín Tovar, de la Universidad de Jaén.

Los expertos han aplicado las Redes Neuronales Artificiales, que usan como entradas la predicción de precipitaciones basada en datos meteorológicos y en los proporcionados por el Servicio Automático de información Hidrológica (SAIH).

Su metodología de redes está inspirada en la forma en que funciona el sistema nervioso de los animales, donde existe un conjunto de datos de entrada que se interconectan entre sí para producir un estímulo de salida.

En el modelo de predicción, los investigadores han considerado como parámetros de entrada la predicción meteorológica, la precipitación en los días anteriores y los desembalses de los pantanos en tramos anteriores a la zona de análisis.

Tras procesar todos estos aspectos, el sistema ofrece una información de salida, esto es, el caudal en un tramo en un momento determinado, un nivel de alerta y la predicción del alcance de la inundación en caso de que ésta llegara a producirse.

Análisis de la cuenca del guadalquivir

El estudio analiza la cuenca del Guadalquivir, con todos los aportes hídricos procedentes de la Sierra de Segura, Sierra Morena y los pantanos que vierten a la cuenca antes de la localidad de Marmolejo (Jaén), una zona que ha sufrido "repetidas inundaciones".

De esta forma, obtienen previsiones "precisas" del caudal del río con un día de antelación, algo que detallan en el artículo 'One-Day-Ahead Stream flow Forecasting Using Artificial Neural Networks and a Meteorological Mesoscale Model', publicado en la revista Journal of Hydrologic Engineering.

A juicio de los investigadores, el rendimiento del sistema fue "satisfactorio", puesto que los resultados demuestran que las salidas de datos del modelo de predicción hidro-meteorológico proporcionan estimaciones "muy precisas" del caudal hídrico y del alcance de las posibles inundaciones en la zona de estudio siendo, por tanto, "muy valiosos para los servicios de emergencias".

El modelo de predicción de la UJA ha dado lugar a una aplicación que "ya" utiliza Protección Civil de Jaén como sistema de "alerta temprana" para las crecidas del río Guadalquivir en la zona.

"El Servicio de Protección Civil de Jaén ha tenido un papel determinante no solamente a la hora de financiar el proyecto, sino proporcionando importantes datos, su experiencia en este tipo de eventos y manifestando las especificaciones que un sistema de predicción temprana de inundaciones debería reunir", apostilla.

Meteorología y energía

Los expertos jiennenses no sólo utilizan sus modelos para la previsión de inundaciones, también acometen líneas de investigación relacionadas con los recursos energéticos.

En este sentido, utilizan un modelo metereológico WRF para, por un lado, evaluar los recursos renovables de origen solar y eólico de los que dispone Andalucía y, por el otro lado, estimar los cambios que puedan sufrir estos recursos en las próximas décadas.

Según los investigadores, esta información resultará de "utilidad", particularmente, para el desarrollo de las energías renovables. Así, han señalado que una instalación solar o eólica supone una inversión con una "amortización de décadas", de ahí la importancia de disponer de una buena estimación del recurso solar y eólico disponible en el emplazamiento de interés, así como de su variabilidad interanual.

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