Investigadores de la UPV desarrollan un sistema pionero para anticipar sequías con hasta seis meses de antelación
La metodología combina modelos climáticos internacionales, índices de sequía e inteligencia artificial, aplicándose con éxito en la cuenca del río Júcar
Río Júcar a su paso por Sumacàrcer (València) / Imagen de archivo / GOOGLE MAPS
València
Predecir los episodios de sequías con tiempo de antelación es ahora una opción gracias a un grupo de investigadores del Instituto de Ingeniería del Agua y Medio Ambiente (IIAMA) de la Universitat Politècnica de València, que han desarrollado un sistema avanzado de pronóstico estacional de sequías meteorológicas. Este permite anticipar estos episodios con hasta seis meses de antelación con un alto porcentaje de fiabilidad, lo que lo convierte en una herramienta clave para la gestión del agua y la alerta temprana en regiones semiáridas, como la cuenca del río Júcar. Un hecho que todavía adquiere más relevancia este domingo en el que se celebra el Día Mundial del Agua.
El trabajo, publicado recientemente en la revista científica Earth Systems and Environment y realizado por Dariana Ávila Velásquez, Héctor Macián y Manuel Pulido, presenta un enfoque pionero que integra predicciones climáticas estacionales multimodelo, índices de sequía ampliamente utilizados y técnicas de inteligencia artificial, mejorando de forma significativa la fiabilidad de las predicciones actuales.
Dariana Ávila, investigadora UPV: "Esto abre una ventana de oportunidad muy valiosa"
Un "enfoque multimodelo"
La investigación combina las predicciones estacionales de cuatro sistemas de referencia a nivel internacional (ECMWF-SEAS5, Météo-France System8, DWD-GCF2.1 y CMCC-SPSv3.5), disponibles a través del Servicio de Cambio Climático de Copernicus (C3S), con datos históricos de ERA5, que han sido posprocesados mediante inteligencia artificial. A partir de esta información, se calculan dos de los índices de sequía más utilizados a nivel internacional: el Índice de Precipitación Estandarizado (SPI) y el Índice de Precipitación-Evapotranspiración Estandarizado (SPEI), en distintas escalas temporales (6, 12, 18 y 24 meses).
“En el caso de los índices a escala de seis meses, la fiabilidad alcanza valores cercanos al 90 % en el mismo mes de emisión de la predicción. A tres meses vista, la capacidad predictiva se mantiene con valores superiores al 60%, mientras que para escalas temporales más largas, como 12, 18 y 24 meses, el sistema conserva una habilidad útil de predicción hasta seis meses de antelación”, explica Dariana Ávila Velásquez, autora principal del artículo.
Dariana Ávila, investigadora UPV: "El estudio demuestra que las predicciones son fiables"
La metodología se ha aplicado a la Demarcación Hidrográfica del Júcar, una de las zonas más representativas del Mediterráneo semiárido, caracterizada por sequías recurrentes, una elevada presión sobre los recursos hídricos y una alta demanda agrícola, urbana y ambiental.
“Los resultados confirman que el sistema es especialmente eficaz para reforzar la alerta temprana de sequías, un aspecto fundamental para anticipar medidas de gestión, reducir los impactos socioeconómicos y aumentar la resiliencia frente al cambio climático”, señala Héctor Macián, investigador del IIAMA y coautor del estudio.
De izquierda a derecha Manuel Pulido, Dariana Ávila Velásquez y Héctor Macián, investigadores del IIAMA de la UPV / UPV
La principal novedad: integrar modelos, índices e inteligencia artificial
La principal aportación del trabajo, enmarcado en el desarrollo del proyecto WATER4CAST 2.0, perteneciente al programa PROMETEO para grupos de investigación de excelencia de la Generalitat Valenciana, reside en la integración conjunta de predicciones estacionales multimodelo, índices de sequía operativos (SPI y SPEI) y técnicas de inteligencia artificial, que permiten corregir sesgos y adaptar mejor los modelos a escala regional.
Además, el equipo ha desarrollado una implementación operativa basada en web, que demuestra la aplicabilidad real del sistema para la toma de decisiones en la gestión del agua, más allá del ámbito estrictamente académico.
“El enfoque multimodelo que hemos desarrollado mejora de forma notable la robustez de las predicciones y reduce la incertidumbre asociada a los pronósticos climáticos tradicionales. Además, la combinación de los índices SPI y SPEI nos ofrece una visión más completa del fenómeno, ya que no solo tiene en cuenta los déficits de precipitación, sino también el impacto del aumento de la temperatura, un factor clave en el contexto actual de cambio climático”, subraya el profesor Manuel Pulido, investigador del IIAMA, coordinador del WATER4CAST 2.0 junto con el profesor Félix Francés (IIAMA), y responsable del grupo de investigación en Modelos Hidroeconómicos del IIAMA.
En este sentido, Manuel Pulido remarca que la metodología es plenamente transferible a otras cuencas y regiones propensas a la sequía, ya que una de las políticas que hemos seguido es la de usar datos con cobertura mundial y 100% disponibles en abierto “lo que abre la puerta a su aplicación en distintos contextos climáticos y a su integración en sistemas de apoyo a la toma de decisiones para la gestión del agua”.
Finalmente, los investigadores del IIAMA destacan que este trabajo demuestra que las predicciones estacionales pueden convertirse en una herramienta fiable y operativa para la gestión de sequías, especialmente cuando se combinan varios modelos climáticos y diferentes índices.
“En un escenario de incremento de la frecuencia e intensidad de las sequías debido al cambio climático, este tipo de herramientas resulta esencial para avanzar hacia una gestión del agua y del riesgo más anticipativa, eficiente y basada en la ciencia”, concluyen.
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