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Delivering Advanced Predictive Tools form Medium to Seasonal Range for Water Dependent Industries Exploiting the Cross-Cutting Potential of EO and Hydro-Ecological Modeling

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Las soluciones avanzadas de previsión aumentan la eficacia de la gestión hidrológica

Un grupo de investigadores financiados con fondos europeos convierten los datos de observación de la Tierra y modelización medioambiental en información inteligente y práctica que mejora nuestra comprensión de los recursos hídricos e impulsa la sostenibilidad.

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El cumplimiento de la normativa, la gestión de riesgos y la optimización de costes resultan esenciales para mantener unos servicios hídricos sostenibles. Dichas iniciativas se ven continuamente desafiadas por las amenazas que se ciernen sobre los sistemas de agua dulce, principalmente la eutrofización, que puede causar la proliferación de algas nocivas. Esas plantas pueden repercutir negativamente en las personas, los animales y los ecosistemas acuáticos, especialmente cuando generan cianobacterias que producen compuestos neurotóxicos o hepatotóxicos que pueden infiltrarse en las fuentes de agua potable. Apostolos Tzimas, coordinador del proyecto PrimeWater, financiado con fondos europeos, destaca cómo la gestión adaptativa ayuda a determinar y mitigar proactivamente los riesgos relacionados con el agua. «Adaptarse a los riesgos de forma planificada es mucho más eficaz que reaccionar ante fallos graves del sistema», afirma. También destaca que una mayor inteligencia situacional que se extiende tanto en el espacio como en el tiempo resulta fundamental para tomar decisiones operativas y comerciales complejas.

Pasar de un método reactivo a uno proactivo

La tecnología espacial sirve de catalizador en este sentido, al apoyar la innovación tecnológica en la gestión hidrológica. «Los avances en la observación de la Tierra podrían impulsar cambios en la gestión de los recursos hídricos, contribuir a la resiliencia ante las catástrofes y supervisar la eficacia de las estrategias de respuesta ya aplicadas», señala Tzimas. Un ejemplo de este tipo de innovación es la labor realizada por PrimeWater, una iniciativa puntera de investigación por teledetección que reúne a grupos de investigación internacionales de Europa, Australia y Estados Unidos. En PrimeWater se ha ido más allá de la teledetección y se aspira a añadir un valor considerable a los productos de observación de la Tierra mediante técnicas avanzadas de modelización medioambiental, asimilación de datos y aprendizaje automático. La observación de la Tierra mejorada, combinada con otros datos, se utilizó para mejorar los sistemas de previsión hidroecológica, generar previsiones procesables y permitir una toma de decisiones más fundada.

De las imágenes por satélite a previsiones hídricas fiables

Los investigadores han prestado servicios hídricos inteligentes aprovechando productos avanzados de datos de observación de la Tierra y otras fuentes de datos. Se basaron en análisis de causa-efecto mediante herramientas de modelización de diagnósticos, combinando la previsión con la planificación y el análisis de escenarios para realizar cálculos predictivos y prescriptivos. «Hemos creado una plataforma operativa basada en la web denominada Water Quality Intelligence Suite (WQiS) para facilitar la interoperabilidad entre la observación de la Tierra y los servicios modelizados», afirma Tzimas. «En esencia, la plataforma combina imágenes por satélite con modelos hidroecológicos para crear previsiones fiables sobre la cantidad y calidad del agua en los sistemas de agua dulce, creando así un gemelo digital de toda una cuenca fluvial». También ayuda a enlazar datos propios con los datos sobre la calidad del agua obtenidos por satélite en tiempo casi real, así como con otros datos de teledetección, con lo que se cubren las lagunas temporales y espaciales existentes en la información sobre la calidad del agua. La herramienta es especialmente útil para gestionar embalses interconectados con aguas de mala calidad. «Trasvasar agua de un embalse a otro podría causar efectos ecológicos adversos en los embalses situados aguas arriba o aguas abajo», explica Tzimas. «En WQiS se utilizan las previsiones sobre la calidad del agua generadas para todos los embalses interconectados con el fin de evaluar el funcionamiento de los distintos planes de trasvase en función de su cantidad, calendario y duración. Ello se lleva a cabo diez días antes de poner en marcha los planes». Dicha programación proactiva de los trasvases de agua entre embalses contribuye a mejorar la calidad del agua en los embalses situados aguas abajo sin perjudicar la calidad del agua en el embalse situado aguas arriba.

Fomentar la colaboración y la transparencia

El equipo del proyecto también ha creado un entorno de laboratorio virtual que permite compartir conjuntos de datos, protocolos experimentales y métodos para experimentos científicos. Con ello se fomenta la investigación colaborativa y se mejora la transparencia y reproducibilidad de los resultados científicos. «PrimeWater es única por la estrecha relación que establece con la comunidad científica y las partes interesadas de diversos ámbitos», señala Tzimas. «De este modo, se pueden acercar los nuevos conocimientos a los usuarios finales, aumentando la inteligencia situacional de los reguladores del agua, los planificadores de emergencias, los profesionales de la industria relacionada con el agua y las comunidades locales».

Palabras clave

PrimeWater, embalse, teledetección, observación de la Tierra, gestión hidrológica, sistemas de agua dulce, inteligencia situacional

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