Pronóstico de inundaciones

La predicción de inundaciones consiste en pronosticar la ocurrencia, magnitud, momento y duración de las inundaciones en un área específica, a menudo mediante el análisis de diversos factores hidrológicos, meteorológicos y ambientales. El objetivo principal de la predicción de inundaciones es proporcionar información oportuna y precisa a los responsables de la toma de decisiones, capacitándolos para adoptar las medidas adecuadas que mitiguen las posibles consecuencias de las inundaciones en la vida humana, la propiedad y el medio ambiente. Al considerar las diversas dimensiones de una inundación, como la ocurrencia, la magnitud, la duración y la extensión espacial, los modelos de predicción de inundaciones pueden ofrecer una representación más integral y detallada de los riesgos inminentes y facilitar estrategias de respuesta más eficaces.

La predicción de inundaciones es una disciplina multifacética que busca predecir diversos aspectos de estos fenómenos, incluyendo su ocurrencia, magnitud, momento, duración y extensión espacial. Sin embargo, el alcance y la definición de la predicción de inundaciones pueden variar según las publicaciones científicas y las metodologías empleadas. En algunos casos, se centra en estimar el momento en que se supera un umbral específico en un sistema fluvial, mientras que en otros implica predecir la extensión de la inundación y utilizar información hidrodinámica proveniente de modelos.

Cuando la predicción de inundaciones se limita a estimar el momento en que se supera un umbral, los investigadores suelen centrarse en predecir los niveles de agua o el caudal de los ríos en una ubicación específica. Este enfoque proporciona información valiosa sobre el posible inicio de una inundación, lo que permite a los responsables de la toma de decisiones implementar medidas preventivas y minimizar los daños potenciales. En este contexto, los modelos de predicción de inundaciones están diseñados para predecir cuándo el nivel o el caudal del agua superará un umbral predefinido, generalmente basado en datos históricos y niveles de riesgo establecidos.

Por otro lado, los métodos de predicción de inundaciones más completos implican predecir la extensión de la inundación utilizando información hidrodinámica de modelos. Estos enfoques no solo consideran la superación de un umbral, sino que también buscan estimar la distribución espacial, el momento y la extensión de la inundación. Los modelos hidrodinámicos, como el Sistema de Análisis de Ríos del Centro de Ingeniería Hidrológica (HEC-RAS) o el conjunto de modelos MIKE, simulan el flujo del agua y su interacción con el entorno circundante, proporcionando predicciones detalladas de la extensión, la profundidad y la velocidad de la inundación.

La incorporación de información hidrodinámica a los modelos de predicción de inundaciones permite una comprensión más completa de los posibles impactos de estos eventos, teniendo en cuenta factores como la inundación de infraestructuras, tierras agrícolas y zonas residenciales. Al considerar la distribución espacial de las inundaciones, estos modelos posibilitan estrategias más eficaces de gestión y respuesta ante inundaciones, garantizando una asignación adecuada de recursos y una protección suficiente de las poblaciones vulnerables.

La predicción de inundaciones puede realizarse mediante diversas metodologías, que se pueden clasificar en modelos basados ​​en principios físicos, modelos basados ​​en datos o una combinación de ambos. La elección del enfoque más adecuado depende de factores como la disponibilidad de datos, las características de la cuenca y la precisión de predicción deseada. A continuación, se presenta una descripción general de cada enfoque:

Los modelos basados ​​en la física simulan los procesos físicos subyacentes a la generación y propagación de inundaciones, como la precipitación, la infiltración, la escorrentía y el flujo del agua. Estos modelos suelen ser más estables y fiables debido a su representación inherente de la física, lo que los hace menos susceptibles a errores de pronóstico en comparación con los modelos basados ​​en datos, especialmente en ausencia de datos como la precipitación. Sin embargo, los modelos basados ​​en la física dependen del estado del sistema y requieren condiciones iniciales precisas para un rendimiento óptimo. Durante el llamado "periodo de calentamiento" del modelo, el rendimiento puede ser menor debido a la dependencia de las condiciones iniciales.

Los modelos basados ​​en datos se centran en descubrir patrones y relaciones dentro de los datos históricos sin representar explícitamente los procesos físicos. Pueden aprender relaciones complejas y no lineales, y adaptarse a condiciones cambiantes, lo que los hace útiles en situaciones donde los datos son abundantes y la representación precisa de los procesos físicos resulta difícil. Algunos ejemplos de modelos basados ​​en datos incluyen técnicas de regresión, redes neuronales artificiales (RNA), máquinas de vectores de soporte (SVM) y algoritmos basados ​​en árboles como Random Forest o XGBoost.

Los modelos híbridos combinan las ventajas de los modelos basados ​​en la física y los modelos basados ​​en datos para mejorar la precisión y la fiabilidad de la predicción de inundaciones. Los modelos híbridos pueden utilizar la comprensión física de los modelos basados ​​en la física, al tiempo que se benefician de las capacidades de aprendizaje adaptativo de los modelos basados ​​en datos. Un ejemplo de modelo híbrido es la combinación de un modelo hidrológico con un algoritmo de aprendizaje automático para mejorar la precisión de la predicción de inundaciones. Los modelos híbridos también pueden incorporar procesos físicos en la estructura de los modelos de aprendizaje automático. ^{[ 1 ]}

La predicción de inundaciones se puede representar matemáticamente como:

${\displaystyle \displaystyle F(t)=f(P_{t},X_{t},H_{t},C_{t})}$

dónde:

• ${\displaystyle F(t)}$¿Cuál es el pronóstico de inundación en ese momento?${\displaystyle t}$,
• ${\displaystyle P_{t}}$representa la entrada de precipitación en el tiempo${\displaystyle t}$,
• ${\displaystyle X_{t}}$denota un vector de variables proxy (por ejemplo, humedad del suelo, uso del suelo, topografía) en el tiempo${\displaystyle t}$,
• ${\displaystyle H_{t}}$¿Los datos históricos están actualizados?${\displaystyle t}$,
• ${\displaystyle C_{t}}$representa las condiciones iniciales y las características de la cuenca,
• ${\displaystyle f}$es el modelo de predicción de inundaciones, que puede ser un modelo basado en la física, un modelo basado en datos o un modelo híbrido, dependiendo del enfoque elegido.

En muchos sistemas operativos, la precipitación pronosticada se introduce en modelos de escorrentía pluvial y de flujo de corrientes para pronosticar caudales y niveles de agua para períodos que van desde unas pocas horas hasta días, dependiendo del tamaño de la cuenca hidrográfica o fluvial . ^{[ 2 ] [ 3 ]} La predicción de inundaciones también puede utilizar pronósticos de precipitación para intentar extender el tiempo de anticipación disponible.

La previsión de inundaciones es un componente importante de la alerta de inundaciones , donde la distinción entre ambas radica en que el resultado de la previsión de inundaciones es un conjunto de perfiles temporales previstos de los caudales de los canales o los niveles de los ríos en varios lugares, mientras que la "alerta de inundaciones" es la tarea de utilizar estas previsiones para tomar decisiones sobre las alertas de inundaciones.

La predicción de inundaciones en tiempo real a nivel regional puede realizarse en segundos mediante la tecnología de redes neuronales artificiales. ^{[ 4 ]} Los modelos eficaces de predicción de inundaciones en tiempo real podrían ser útiles para la alerta temprana y la prevención de desastres.

• Modelo de escorrentía (embalse)
• Alerta de inundación
• Modelador de inundaciones Pro
• pronóstico del tiempo

• Aplicación de mapas autoorganizados y redes neuronales artificiales perceptrón multicapa para la predicción del caudal y el nivel del agua en cuencas con escasos datos: el caso de la llanura aluvial de Lower Shire, Malawi.
• Delft-FEWS, sistema de última generación para la previsión de inundaciones y la gestión operativa del agua (el sistema más avanzado disponible, utilizado a escala nacional en Europa y Estados Unidos).
• RainOff , un modelo conceptual de precipitación-escorrentía que utiliza un depósito no lineal
• hepex.org, el Experimento de Predicción de Conjuntos Hidrológicos , es un grupo informal pero muy activo de investigadores en el campo de la incertidumbre hidrológica predictiva.