Herramienta para mejorar la gestión del riesgo de inundaciones
La Agencia Catalana del Agua (ACA) ha iniciado un nuevo proyecto conjunto con el Barcelona Supercomputing Center – Centro Nacional de Supercomputación (BSC-CNS) para mejorar la predicción de las inundaciones y reforzar la toma de decisiones ante episodios de lluvias intensas.
La Agencia Catalana del Agua impulsa con el Barcelona Supercomputing Center una nueva herramienta para mejorar la gestión del riesgo de inundaciones
La iniciativa responde a un contexto de cambio climático que hace más frecuentes y más intensos los episodios extremos, con lluvias muy concentradas que pueden provocar repentinas crecidas de los ríos. Ante este escenario, la ACA apuesta por herramientas que permitan anticipar mejor el riesgo y actuar con mayor rapidez.
El director de la ACA, Josep Lluís Armenter, ha destacado que «utilizar modelos que simulan los procesos físicos reales ofrecen un alto nivel de precisión y mediante este proyecto que iniciamos podremos ejecutar los modelos numéricos en mucho menos tiempo. Se mejorará así la forma en que anticipamos y gestionamos el riesgo de inundaciones en Cataluña».
Por su parte, el director del BSC-CNS, Mateo Valero, ha enfatizado que «este acuerdo con la Agencia Catalana del Agua marca un avance clave en el uso de la supercomputación para anticipar inundaciones y mejorar la respuesta ante emergencias. Refuerza el compromiso del Barcelona Supercomputing Center con la transferencia de conocimiento al sector público y con la transferencia de conocimiento al sector público y con la transferencia de conocimiento al sector público» críticos, con el objetivo de proteger mejor a la ciudadanía ante los efectos cada vez más intensos del cambio climático”.
De la prueba piloto a un nuevo enfoque escalable
En una fase previa, la Agencia llevó a cabo una prueba piloto con inteligencia artificial (IA) en la cuenca del Tordera, que alcanzó un grado de acierto del 75% en la predicción de zonas inundables. El modelo se entrenó utilizando una base de datos de cartografía de zonas inundables, elaborada a partir de simulaciones de caudales de agua.
Esta experiencia permitió extraer una conclusión clave: los modelos basados en IA ofrecen buenos resultados cuando se entrenan específicamente para una cuenca concreta. Sin embargo, este grado de acierto disminuye drásticamente cuando se intenta predecir el impacto en cuencas para las que los modelos no han sido entrenados. Reentrenar el modelo para cada territorio supone un elevado coste en tiempo y recursos.
A partir de este aprendizaje, la ACA ha reorientado el proyecto hacia una solución más robusta y generalizable, basada en el cálculo numérico de procesos físicos.
La supercomputación, clave para hacerlo posible
Este tipo de modelos numéricos ofrecen un alto nivel de precisión, pero requieren una gran capacidad de cálculo, que les hace difíciles de ejecutar en ordenadores convencionales, especialmente cuando es necesario obtener resultados con rapidez.
Es aquí donde entra en juego la colaboración con BSC, un centro de referencia internacional en supercomputación. Gracias al uso de su infraestructura, el proyecto permitirá ejecutar estos modelos complejos en tiempos mucho más reducidos, acercando la simulación de inundaciones a un horizonte casi en tiempo real.
Este enfoque permitirá adaptar las predicciones a las características específicas de cada cuenca, con una base física propia para cada cuenca.
30 años de datos al servicio de la ciudadanía
El proyecto se fundamenta en la experiencia acumulada de la ACA a través del Sistema Automático de Información Hidrológica (SAIH), que lleva 30 años recogiendo y analizando datos de ríos y embalses en Cataluña.
La integración de este conocimiento con modelos numéricos y supercomputación representa un paso adelante en la gestión del riesgo de inundación, con un retorno claro hacia la ciudadanía: mejor anticipación, mayor capacidad de respuesta y apoyo a la coordinación con los servicios de protección civil.
La colaboración con el BSC refuerza la apuesta de la Agencia por el conocimiento, la investigación aplicada y el uso responsable de la tecnología para proteger a las personas y al territorio ante los efectos del cambio climático.
