5 años de las inundaciones de la Zona Media

Se cumple el quinto aniversario de las inundaciones repentinas en la Zona Media de Navarra, tras un episodio meteorológico de lluvias que superaron los 200 litros por metro cuadrado en pocas horas en las cabeceras de los principales afluentes del Cidacos, y que no fue suficientemente bien previsto. En estos cinco años los modelos de predicción numérica del tiempo han mejorado, pero si volviera a producirse el mismo evento, estaríamos probablemente ante un desenlace parecido. Creemos que una mejor preparación ante estos fenómenos extremos de precipitación pasa fundamentalmente por dos aspectos.

El primero de ellos se asocia a los avances técnicos y científicos, muy especialmente a la localización y cuantificación del pronóstico de lluvias. La situación meteorológica del 8 de julio de 2019 no fue muy distinta de la del comienzo del pasado septiembre, donde también se produjeron consecuencias catastróficas al sur de la comunidad de Madrid. La historia se repite, una DANA se aproxima por el oeste de la Península, una ola de calor ha sido especialmente intensa unos pocos días antes y se canaliza un extraordinario transporte de humedad atmosférica desde el Mediterráneo hacia el interior. Los tres factores contribuyen a potenciar el crecimiento de nubes de tormenta, muy eficientes desde el punto de vista de producir precipitación. Los modelos meteorológicos marcan una zona amplia de máxima inestabilidad, donde confluyen los elementos anteriores (y otros). Sin embargo, precisar en qué lugar exacto (con un margen de pocos kilómetros) tendrá lugar el fenómeno es algo que a día de hoy sigue escapándose. Lo acabamos de ver también en los Alpes suizos, país donde cuentan con algunos de los avances más punteros en la anticipación a las precipitaciones extremas. Muchos de esos avances tienen que ver actualmente con dos parejas de siglas: IA y EO. La IA es el acrónimo de Inteligencia Artificial y, al igual que en muchas otras disciplinas, desde la seguridad de la información hasta la detección clínica precoz de tumores, comprende numerosas técnicas que sirven para reconocer y aprender patrones y secuencias repetitivas. La EO hace referencia a la observación de la Tierra, es decir, a monitorizar el estado de los sistemas físicos, químicos y biológicos que constituyen nuestro planeta: atmósfera, océanos, biosfera, hielos y continentes. El punto crucial es que las tecnologías de observación terrestre, sobre todo, aquellas que hacen uso de la teledetección (es decir, de la estimación o medida a distancia de una magnitud física o variable climática, como la precipitación), proporcionan una enorme cantidad de datos que, por otro lado, están en constante aumento, especialmente gracias a los satélites. Este es el terreno ideal para que modelos de IA basados en el aprendizaje automático de datos sean capaces de reconocer e incluso adelantarse algo a los patrones atmosféricos que dan lugar a los mencionados fenómenos extremos de precipitación. La mayoría de Servicios Meteorológicos Nacionales a nivel mundial han entendido que investigar y operativizar lo anterior es una de las principales mejoras a acometer para salvar vidas y proteger bienes.

El segundo aspecto, más decisivo todavía, pasa por una concienciación y disposición activa a la prevención por parte de la sociedad, especialmente por parte de potenciales afectados en una situación de inundaciones. Resulta crítico el saber actuar, el organizarse con medidas efectivas y el haber ensayado las acciones a tomar a través de simulacros. Numerosos municipios han elaborado sus planes de autoprotección ante inundaciones y hay que poner en valor que se han convocado ayudas públicas para ello, aunque hay que advertir que habrá que trabajar mucho más intensamente sobre ello.

El proyecto AI4flood, liderado por la empresa navarra Tesicnor, y que cuenta con la participación del NAIR Center, Centro Navarro para la Inteligencia Artificial, así como con otros socios estratégicos de la CAV y de Francia, está precisamente enfocado a avanzar en los dos aspectos mencionados previamente. Es importante, ya que las inundaciones siguen provocando miles de muertos cada año y sólo en el Estado español causan en promedio cerca de 800 millones de euros en pérdidas económicas anuales. De no ser muy efectivos en la preparación y adaptación, veremos cómo esas cifras se multiplican en pocos años, debido al aumento del riesgo derivado de que el ritmo de calentamiento del planeta se esté desbocando, como está ocurriendo y estamos viendo a lo largo de esta década. Es el resultado de una ley termodinámica rotunda: una atmósfera más cálida puede contener mucho más vapor de agua que, dadas ciertas condiciones, incrementará las probabilidades de dar lugar a lluvias mucho más persistentes e intensas.

Es debido a todo lo anterior por lo que deberíamos mirar al futuro apostando por la mejora en prevención y protección, a través de una inversión en la reducción de riesgo de desastres, así como a esa potenciación del uso razonable en la IA aplicada, por supuesto en todos los campos que posibiliten avances en medicina, ingeniería o cualquier otro campo, pero también en este de las consecuencias de los fenómenos naturales extremos.

El autor es miembro del Departamento de Reducción del Riesgo de Desastres de Tesicnor