La plataforma PGTEC combina inteligencia artificial y modelos hidrodinámicos para prever crecidas, simular inundaciones y visualizar las zonas e infraestructuras que podrían verse afectadas
Esta tecnología permite recrear episodios extremos como la dana de octubre de 2024 y ofrece a los servicios de emergencias información actualizada para anticipar riesgos y agilizar la toma de decisiones antes y durante la emergencia
El Instituto Universitario Valenciano de Investigación en Inteligencia Artificial (VRAIN), el Instituto de Ingeniería del Agua y Medio Ambiente (IIAMA) de la Universidad Politécnica de Valencia (UPV) y la Escuela de Posgrado y Red de Investigación en Inteligencia Artificial de la Comunidad Valenciana (ValgrAI) han presentado un gemelo digital hidrológico que anticipa posibles desbordamientos de barrancos con los datos de lluvia en tiempo real y permite seguir la evolución prevista durante las siguientes 48 horas. En la presentación, han realizado una simulación de la aplicación de la herramienta PGTEC en la cuenca del barranco de Poyo, con los datos de lluvia de la dana del 29 de octubre de 2024.
El sistema PGTEC (Plataforma para la Gestión de Prevención Temprana de Emergencias Climáticas) utiliza la integración de datos hidrometeorológicos de múltiples organismos oficiales a través de diferentes tecnologías y permite unificarlos todos en un espacio común e interoperable para una gestión inteligente de los mismos.
Una aplicación directa de la utilización de este sistema es el desarrollo de gemelos digitales que permiten prever la crecida de los barrancos y representar sobre un mapa cómo avanzaría el agua por el territorio, una información clave para ganar tiempo ante una emergencia. En este sentido, PGTEC incorpora un gemelo digital de las cuencas de la Huerta Sur y del barranco del Carraixet.
Información en un entorno visual
El sistema combina dos herramientas complementarias. Por un lado, el modelo hidrológico TETIS que utiliza datos de lluvia registrados y las previsiones meteorológicas de múltiples fuentes para estimar qué cantidad de agua podría circular por cada tramo de un cauce y en qué momento se podrían producir desbordamientos. La segunda HIDRIS, que reproduce cómo se extendería el agua por el terreno, si se desbordara el cauce, con qué profundidad y velocidad avanzaría y qué edificios o infraestructuras críticas podrían verse afectadas.
En lugar de interpretar por separado numerosos mapas y previsiones, los responsables de emergencias pueden consultar la información en un entorno visual. TETIS señala con colores los tramos más comprometidos, permite seguir la evolución prevista durante las siguientes 48 horas y ejecuta cada simulación en aproximadamente uno o dos minutos. Además, ofrece la posibilidad de desplazar una tormenta, aumentar su intensidad o reproducir episodios históricos para comprobar cómo cambiarían sus consecuencias.
Junto a esta demostración, el equipo de VRAIN, IIAMA y ValgrAI ha presentado también una simulación de la tormenta de la DANA de Valencia en octubre de 2024 trasladada a otras zonas como el barranco del Carraixet para ver cómo hubiera afectado a las poblaciones colindantes.
Incendios forestales
PGTEC también incorpora WATER4CAST, una herramienta que aplica un algoritmo de inteligencia artificial para mejorar las previsiones meteorológicas y ayudar a anticipar sequías, necesidades de agua y condiciones favorables a incendios forestales. Así, el proyecto aborda tanto emergencias que se desarrollan en pocas horas como riesgos que requieren planificación con meses de antelación.
«Dentro de este proyecto, desde el IIAMA hemos propuesto dos ejemplos de predicción de emergencias: las crecidas, que exigen decidir en horas con datos en tiempo casi real, y las sequías, que dependen de series históricas largas y coherentes en el tiempo. Pese a sus escalas opuestas, ambas se apoyan en un mismo espacio de datos interoperable a nivel de API y semántico, donde cada entidad conserva el control de su información y todas comparten una lectura común de la situación», subraya Félix Francés.
«Hasta este momento quien necesitaba información para anticipar una emergencia climática tenía que acudir a cada organismo por separado con sus propios formatos y sistemas, lo que supone el problema de los silos de datos. PGTEC reúne en un único entorno a organizaciones muy distintas donde cada una sigue manteniendo su forma de trabajar pero todas conectan sus datos en el mismo lugar para disponer de toda la información disponible», concluye el director de VRAIN de la UPV y director general de ValgrAI, Vicent Botti
PGTEC ha sido financiado por el Ministerio para la Transformación Digital y de la Función Pública en el marco de las actuaciones promovidas por la Dirección General del Dato y el Centro de Referencia de Economía del Dato (CRED).
