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Andoni Acebedo y Maitane Melero, ganadores de la Zubiri - Pamplona
Un innovador sistema avanzado con IA permite predecir sequías con hasta seis meses de antelación
La metodología se ha aplicado a la Demarcación Hidrográfica del Júcar, caracterizada por sufrir sequías recurrentes
Un nuevo sistema pionero desarrollado por investigadores del Instituto de Ingeniería del Agua y Medio Ambiente (IIAMA) combina modelos climáticos internacionales, índices de sequía e inteligencia artificial (IA) para anticipar sequías con hasta seis meses de antelación, una herramienta clave para la gestión del agua y la alerta temprana en regiones semiáridas, como la cuenca del río Júcar.
Proyecto WATER4CAST 2.0
El sistema ha sido desarrollado en el marco del proyecto 'WATER4CAST 2.0', perteneciente al programa Prometeo, por Dariana Ávila Velásquez, Héctor Macián y Manuel Pulido.
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La investigación, publicada en Earth Systems and Environment, integra predicciones climáticas estacionales multimodelo, índices de sequía internacionales y técnicas de inteligencia artificial, mejorando significativamente la fiabilidad de las predicciones actuales.
Se combinan predicciones de cuatro sistemas internacionales de referencia —ECMWF-SEAS5, Météo-France System8, DWD-GCF2.1 y CMCC-SPSv3.5— con datos históricos de ERA5, posprocesados mediante IA.
Alta fiabilidad en la predicción de sequías
A partir de estos datos, los investigadores calculan los índices de sequía más utilizados: SPI (Índice de Precipitación Estandarizado) y SPEI (Índice de Precipitación-Evapotranspiración Estandarizado) en escalas de 6, 12, 18 y 24 meses. Para escalas de seis meses, la fiabilidad alcanza valores cercanos al 90 %, mientras que a tres meses vista se mantiene por encima del 60 %.
Para escalas más largas, de 12 a 24 meses, el sistema conserva una habilidad útil de predicción hasta seis meses de antelación, según Ávila Velásquez. La metodología se ha aplicado a la Demarcación Hidrográfica del Júcar, caracterizada por sequías recurrentes, elevada presión sobre los recursos hídricos y alta demanda agrícola, urbana y ambiental.
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Integración de modelos, índices e inteligencia artificial
La principal novedad del trabajo reside en la integración conjunta de predicciones multimodelo, índices de sequía y técnicas de IA, que permiten corregir sesgos y adaptar los modelos a escala regional. Además, se ha desarrollado una implementación operativa basada en web, demostrando la aplicabilidad real del sistema para la toma de decisiones en la gestión del agua.
Aplicación y relevancia frente al cambio climático
El sistema es especialmente eficaz para reforzar la alerta temprana de sequías, anticipar medidas de gestión, reducir impactos socioeconómicos y aumentar la resiliencia frente al cambio climático, según Héctor Macián. Manuel Pulido destaca que la metodología es transferible a otras cuencas y regiones propensas a la sequía.
Los investigadores subrayan que las predicciones estacionales, combinando varios modelos climáticos y distintos índices, pueden convertirse en una herramienta operativa fiable para la gestión de sequías, avanzando hacia una gestión del agua más anticipativa, eficiente y basada en la ciencia frente al aumento de la frecuencia e intensidad de las sequías derivadas del cambio climático.