La previsión de inundaciones es el proceso de predecir la ocurrencia, magnitud, momento y duración de inundaciones en una zona específica, a menudo mediante el análisis de diversos factores hidrológicos, meteorológicos y ambientales. El objetivo principal de la previsión de inundaciones es proporcionar información oportuna y precisa a los encargados de la toma de decisiones, lo que les permitirá adoptar las medidas adecuadas para mitigar las posibles consecuencias de las inundaciones en las vidas humanas, las propiedades y el medio ambiente. Al tener en cuenta las diversas dimensiones de una inundación, como la ocurrencia, la magnitud, la duración y la extensión espacial, los modelos de previsión de inundaciones pueden ofrecer una representación más holística y detallada de los riesgos inminentes y facilitar estrategias de respuesta más eficaces.
La previsión de inundaciones es una disciplina multifacética que tiene como objetivo predecir diversos aspectos de las inundaciones, como su ocurrencia, magnitud, momento, duración y extensión espacial. Sin embargo, el alcance y la definición de la previsión de inundaciones pueden diferir según las publicaciones y metodologías científicas. En algunos casos, la previsión de inundaciones se centra en estimar el momento en que se supera un umbral específico en un sistema fluvial, mientras que en otros casos implica predecir la extensión de la inundación y emplear información hidrodinámica de los modelos.
Cuando la previsión de inundaciones se limita a estimar el momento en que se supera un umbral, los investigadores suelen concentrarse en predecir los niveles de agua o el caudal de un río en un lugar determinado. Este enfoque proporciona información valiosa sobre el posible inicio de una inundación, lo que permite a los responsables de la toma de decisiones iniciar medidas preventivas y minimizar los posibles daños. En este contexto, los modelos de previsión de inundaciones están diseñados para predecir cuándo el nivel de agua o el caudal superarán un umbral predefinido, generalmente basándose en datos históricos y niveles de riesgo establecidos.
Por otra parte, los métodos de previsión de inundaciones más completos implican predecir la extensión de la inundación utilizando información hidrodinámica de los modelos. Estos enfoques no solo consideran la superación de un umbral, sino que también apuntan a 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 de 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 en los modelos de previsión de inundaciones permite una comprensión más completa de los posibles impactos de las inundaciones, teniendo en cuenta factores como la inundación de infraestructuras, tierras agrícolas y zonas residenciales. Al considerar la distribución espacial de las inundaciones, estos modelos permiten estrategias de gestión y respuesta ante inundaciones más eficaces, garantizando que los recursos se asignen adecuadamente y que las poblaciones vulnerables estén adecuadamente protegidas.
La previsión de inundaciones se puede realizar mediante diversas metodologías, que pueden clasificarse en general en modelos basados en la física, 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 que intervienen en la generación y propagación de inundaciones, como la precipitación, la infiltración, la escorrentía y el enrutamiento. 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 previsión en comparación con los modelos basados en datos, especialmente en ausencia de datos de entrada como la lluvia. Sin embargo, los modelos basados en la física dependen del estado y requieren condiciones iniciales precisas para un rendimiento óptimo. Durante el denominado "período de calentamiento" del modelo, el rendimiento puede ser inferior debido a la dependencia de las condiciones iniciales.
Los modelos basados en datos se centran en descubrir patrones y relaciones dentro de 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 en las que los datos son abundantes y la representación precisa de los procesos físicos es un desafío. 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 basados en datos para mejorar la precisión y la fiabilidad de las previsiones de inundaciones. Los modelos híbridos pueden utilizar la comprensión física de los modelos basados en la física y, al mismo tiempo, aprovechar 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 las predicciones de inundaciones. Los modelos híbridos también pueden incorporar procesos físicos a la estructura de los modelos de aprendizaje automático. [1]
La previsión de inundaciones se puede representar matemáticamente como:
dónde:
En muchos sistemas operativos, las precipitaciones previstas se incorporan a los modelos de cálculo de precipitaciones-escorrentías y de rutas de caudales fluviales para pronosticar los caudales y los niveles de agua para períodos que van desde unas pocas horas hasta días por adelantado, dependiendo del tamaño de la cuenca hidrográfica o fluvial . [2] [3] La previsión de inundaciones también puede hacer uso de las previsiones de precipitaciones en un intento de ampliar el tiempo de anticipación disponible.
La previsión de inundaciones es un componente importante de la alerta de inundaciones , donde la distinción entre ambos es que el resultado de la previsión de inundaciones es un conjunto de perfiles temporales previstos de caudales de canales o niveles de ríos en varios lugares, mientras que la "alerta de inundaciones" es la tarea de utilizar estos pronósticos para tomar decisiones sobre las alertas de inundaciones.
La previsión de inundaciones en tiempo real en una zona regional se puede realizar en cuestión de segundos utilizando la tecnología de redes neuronales artificiales. [4] Los modelos eficaces de previsión de inundaciones en tiempo real podrían ser útiles para la alerta temprana y la prevención de desastres.
Abhishek Tripathi Manju Devi Oficial Pradhan
