La Universidad de Almería (UAL) construye un sistema de alerta temprana que avisa de la posibilidad de que ocurran inundaciones. Este modelo, aplicado a la cuenca Mediterránea, se basa en redes bayesianas, es muy sencillo, fácil de interpretar y hecho con un algoritmo explicable. Esta herramienta completa los sistemas de apoyo a la decisión de las autoridades encargadas de gestionar las situaciones de riesgo de riada.
Un día tienes tu casa reluciente y horas después, se ha convertido en un lodazal, con el garaje completamente inundado y cerca de un metro de agua en el salón y la cocina. Todo el esfuerzo de una vida, al traste en cuestión de minutos.
El cambio climático ha multiplicado exponencialmente el riesgo de lluvias torrenciales e inundaciones en el Sur de la Península Ibérica. Ha convertido una zona casi paradisíaca en un entorno peligroso, en le que se necesitan sistemas de prevención de riadas más avanzados, y uno bastante eficaz es el que ha desarrollado un equipo mutidisciplinar de la UAL.
Cómo es el sistema de IA que calcula cuándo se producirán inundaciones
Concretamente, un equipo de la UAL ha construido un modelo matemático que avisa de la probabilidad de tener que emitir una alerta por peligro de que se produzcan inundaciones. Este sistema de alerta temprana y valoración del riesgo de desborde de un curso de agua, ya se trate de un río, un arroyo o una rambla, ha sido el resultado de una investigación interdisciplinar en la que han participado especialistas de matemáticas, ciencias ambientales e informática.
Para construir el modelo matemático, el equipo de investigación se ha valido de datos del comportamiento que tuvieron ríos y arroyos de la cuenca mediterránea andaluza, ante un fenómeno de precipitación, torrencial o no, durante los últimos diez años. Además, toda esa información se ha relacionado con las características del territorio para el que ha sido desarrollado, a fin de ajustar todavía más el sistema de cálculo de la probabilidad de que se alcance una situación donde se necesite emitir una señar de alerta.
Como resultado, se ha conseguido un sistema robusto y sencillo, capaz de anticiparse varias horas a la situación de riesgo, lo que lo convierte en un modelo de apoyo a la toma de decisiones, que viene a completar otras herramientas de las que disponen los servicios de gestión de emergencias relacionadas con las inundaciones.
Qué datos emplea para calcular el riesgo de riada y la necesidad de una alerta
Para elaborar la alerta, esta herramienta emplea datos de carácter meteorológico y de caudal del curso de agua tomados cada hora y facilitados por el Sistema Automático de Información Hidrológica (SAIH), organismo del Ministerio para la Transición Ecológica y Reto Demográfico. Con todos estos parámetros, el sistema realiza simulaciones a futuro de lo que puede ocurrir en función de las condiciones de cada momento, y aporta datos sobre la posibilidad de que se registre una inundación en los entornos a los que se aplica y sea necesaria la emisión de una alerta.
«Con la previsión de lluvia y el nivel del río, tratamos de predecir la probabilidad de que tengamos que emitir una alerta por inundación, una alerta amarilla, naranja o roja», explica la investigadora de la UAL, Rosa María Fernández Ropero, especialista en el campo de las ciencias ambientales y que se ha especializado en la aplicación de modelos probabilísticos en la gestión de recursos naturales y medio ambiente.
«Nuestro sistema no entra en cuánto va a llover o cuánto va a subir el nivel del río, que para eso ya hay modelos más potentes, sino, con poca información y pocas variables, este modelo tan sencillo estima la probabilidad de tener que lanzar una alerta», añade la investigadora.
El equipo de la UAL espera implementar el modelo, para que determine las zonas donde la alerta es más necesaria, debido a la ocupación del terreno, la cercanía de viviendas al cauce del río y otros factores en la misma línea, que contribuirían a reducir los daños en las infraestructuras y minimizar el riesgo de que se produzcan víctimas humanas.
Qué herramienta matemática se ha utilizado para elaborar este sistema de inteligencia artificial
En la elaboración del sistema se han empleado redes bayesianas, un tipo de modelos gráficos probabilísticos, porque «tienen un componente visual que las hacen muy interesante para ver las relaciones entre las variables; además, las redes bayesianas nos permiten construir un modelo muy interpretable y explicativo, en la línea de los algoritmos explicables», afima el catedrático del Departamento de Matemáticas de la UAL, Rafael Rumí, cuyo grupo de investigación, Análisis de Datos, cuenta con muchos años de experiencia en el manejo de redes bayesianas.
«Es clave que quien maneje esta información, que serán expertos en riesgos, sepan por qué el modelo da un resultado concreto, y eso se lo facilitan las redes bayesianas», añade Rafael Rumí.
Una de las ventajas de este sistema frente a otros es su sencillez, ya que solamente se vale de dos variables, como son la cantidad de lluvia prevista y el nivel del río en el momento de realizar el cálculo. Los resultados obtenidos son bastante fiables y el sistema se comporta de forma adecuada. Cumple, además, con los objetivos planteados por este equipo de investigación, del que también forma parte la especialista en informática, Julia Flores, de la Universidad de Castilla-La Mancha, de construir un sistema fácilmente interpretable por usuarios no expertos en modelos matemáticos.
Cómo se ha probado este modelo matemático
Para comprobar el funcionamiento de la herramienta de predicción se simuló un escenario como el que generó la tormenta Filomena, y los resultados obtenidos se ajustaron a lo ocurrido en los días que los registrados entre el 6 y el 11 de enero de 2021. Con este experimento, el grupo comprobó que los resultados ofrecidos por el modelo se ajustaban a lo que realmente ocurrió cuando Filomena azotó las ciudades de la costa mediterránea andaluza.
Cuando se lanzó la simulación, el equipo comprobó que conforme se acercaba el momento de emitir la señal de alarma, el sistema ya iba dando información sobre el incremento de la probabilidad de tener que lanzar una alerta a los servicios de prevención de riesgos, a fin de que tomaran las medidas oportunas y reducir los posibles daños. «Nuestra idea, y así se plasmó en el modelo, era que el usuario viera en tiempo real cómo va evolucionando la probabilidad de tener que emitir una alerta», completa.
Por qué este modelo de alerta sobre inundaciones es adecuado para la costa mediterránea
En la región Mediterránea, la posibilidad de que se formen una tormentas peligrosas en pocos minutos es muy elevada. Para dar una respuesta adecuada en estos casos se necesita un sistema muy dinámico, con capacidad para reaccionar rápidamente, de analizar situaciones graduales y también cambios muy bruscos. Y éste lo es.
«En las simulaciones de la borrasca Filomena vimos cómo el sistema cambiaba de tener una probabilidad de ‘no alerta’ de un 90% a una probabilidad al 85% de ‘sí alerta’ a la siguiente medición», continúa Rosa María Fernández.
En la elaboración del modelo no se incluyeron como variables las características del terreno, pero sí acaban teniéndose en cuenta. Como las mediciones de las condiciones del río se hacen en diferentes puntos de la cuenca, las propias relaciones que se establecen en la red bayesiana conectan las variables de nivel del río y previsión de lluvia con el tipo de territorio, de manera que si se tiene constancia de que va a llover en la parte alta del río, el sistema determina la posibilidad de emitir una alerta en la zona baja, donde se sitúan las poblaciones y las zonas sensibles a una inundación.
El modelo de alerta temprana elaborado por la UAL se convierte en una herramienta necesaria en el contexto actual, en el que se ha disparado la probabilidad de lluvias torrenciales e inundaciones. Ante el cambio climático y sus consecuencias, todas las herramientas disponibles son pocas, y más, modelos como éste: sencillos explicables y robustos, que puedan ser lanzados desde un ordenador sencillo.
