El pronóstico de inundaciones es el proceso de predecir la ocurrencia, magnitud, momento y duración de las inundaciones en un área específica, a menudo mediante el análisis de diversos factores hidrológicos, meteorológicos y ambientales. El objetivo principal del pronóstico de inundaciones es brindar información oportuna y precisa a los tomadores de decisiones, capacitándolos para tomar acciones apropiadas 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 predicción de inundaciones pueden ofrecer una representación más holística y detallada de los riesgos inminentes y facilitar estrategias de respuesta más efectivas.
El pronóstico de inundaciones es una disciplina multifacética que tiene como objetivo predecir diversos aspectos de las inundaciones, incluida su ocurrencia, magnitud, momento, duración y extensión espacial. Sin embargo, el alcance y la definición del pronóstico de inundaciones pueden diferir según las publicaciones y metodologías científicas. En algunos casos, la predicción de inundaciones se centra en estimar el momento en que se excede un umbral específico en un sistema fluvial, mientras que en otros casos implica predecir la extensión de la inundación y emplear información hidrodinámica de modelos.
Cuando el pronóstico de inundaciones se limita a estimar el momento en que se excede un umbral, los investigadores a menudo se concentran en predecir los niveles de agua o la descarga de un río en un lugar en particular. Este enfoque proporciona información valiosa sobre el posible inicio de una inundación, lo que permite a los tomadores de decisiones iniciar medidas preventivas y minimizar los daños potenciales. En este contexto, los modelos de predicción de inundaciones están diseñados para predecir cuándo el nivel o el caudal del agua superará un umbral predefinido, generalmente basado en datos históricos y niveles de riesgo establecidos.
Por otro lado, métodos más completos de predicción de inundaciones implican predecir la extensión de la inundación utilizando información hidrodinámica de modelos. Estos enfoques no sólo consideran la superación de un umbral sino que también apuntan a estimar la distribución espacial, el momento y el alcance 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, profundidad y velocidad de las inundaciones.
La incorporación de información hidrodinámica en los modelos de pronóstico de inundaciones permite una comprensión más completa de los impactos potenciales de las inundaciones, teniendo en cuenta factores como la inundación de infraestructura, tierras agrícolas y áreas residenciales. Al considerar la distribución espacial de las inundaciones, estos modelos permiten estrategias de respuesta y gestión de inundaciones más efectivas, asegurando que los recursos se asignen adecuadamente y que las poblaciones vulnerables estén adecuadamente protegidas.
El pronóstico de inundaciones se puede realizar utilizando varias metodologías, que pueden clasificarse en términos generales en modelos basados en datos físicos, 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. Aquí hay una descripción general de cada enfoque:
Los modelos basados en la física simulan los procesos físicos subyacentes involucrados en la generación y propagación de inundaciones, como la precipitación, la infiltración, la escorrentía y el recorrido. Estos modelos suelen ser más estables y confiables debido a su representación inherente de la física, lo que los hace menos susceptibles a errores de pronóstico en comparación con los modelos basados en datos, especialmente en ausencia de datos como la lluvia. Sin embargo, los modelos basados físicamente dependen del estado y requieren condiciones iniciales precisas para un rendimiento óptimo. Durante el llamado "período de calentamiento" del modelo, el rendimiento puede ser menor 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 donde los datos abundan y la representación precisa de los procesos físicos es un desafío. Ejemplos de modelos basados en datos incluyen técnicas de regresión, redes neuronales artificiales (ANN), máquinas de vectores de soporte (SVM) y algoritmos basados en árboles como Random Forest o XGBoost.
Los modelos híbridos combinan las fortalezas de los modelos basados en datos y físicos para mejorar la precisión y confiabilidad del pronóstico de inundaciones. Los modelos híbridos pueden utilizar la comprensión física de los modelos basados en la física y al mismo tiempo beneficiarse de las capacidades de aprendizaje adaptativo de los modelos basados en datos. Un ejemplo de modelo híbrido es acoplar un modelo hidrológico con un algoritmo de aprendizaje automático para mejorar la precisión de la predicción de inundaciones.
El pronóstico de inundaciones se puede representar matemáticamente como:
dónde:
En muchos sistemas operativos, la precipitación pronosticada se incorpora a los modelos de precipitación-escorrentía y de ruta del caudal para pronosticar los caudales y los niveles de agua para períodos que van desde unas pocas horas hasta días de anticipación, dependiendo del tamaño de la cuenca o cuenca fluvial . [1] La previsión de inundaciones también puede hacer uso de las previsiones de precipitaciones en un intento de ampliar el tiempo de antelación disponible.
El pronóstico de inundaciones es un componente importante de la alerta de inundaciones , donde la distinción entre los dos es que el resultado del pronóstico de inundaciones es un conjunto de perfiles temporales de pronóstico de los flujos de los canales o niveles de los ríos en varios lugares, mientras que la "advertencia de inundaciones" es la tarea de haciendo uso de estas previsiones para tomar decisiones sobre avisos de inundaciones.
El pronóstico de inundaciones en tiempo real en el área regional se puede realizar en cuestión de segundos utilizando la tecnología de red neuronal artificial. [2] Los modelos eficaces de previsión de inundaciones en tiempo real podrían resultar útiles para la alerta temprana y la prevención de desastres.
