Un nuevo sistema de predicción climática basado en inteligencia artificial (IA) permite anticipar episodios de sequía con hasta seis meses de antelación, lo que supone un avance significativo para la gestión del agua en regiones vulnerables al estrés hídrico.
La herramienta ha sido desarrollada por investigadores del Instituto de Ingeniería del Agua y Medio Ambiente (IIAMA) de la Universitat Politècnica de València (UPV), en el marco del proyecto “WATER4CAST 2.0”, y combina modelos climáticos internacionales con índices de sequía y técnicas de aprendizaje automático para mejorar la precisión de los pronósticos.
Cómo funciona el sistema
El modelo integra predicciones estacionales de distintos centros meteorológicos internacionales y las cruza con datos históricos climáticos procesados mediante IA. A partir de esta información, calcula indicadores ampliamente utilizados para medir la sequía, como el Índice de Precipitación Estandarizado (SPI) y el Índice de Precipitación-Evapotranspiración (SPEI).
Según los investigadores, el sistema alcanza niveles de fiabilidad cercanos al 90 % en el corto plazo y mantiene una capacidad de predicción útil incluso a seis meses vista, especialmente en escalas temporales de seis meses.
Aplicación en cuencas vulnerables
El estudio se ha aplicado en la Demarcación Hidrográfica del Júcar, en el este de España, una zona representativa del clima mediterráneo semiárido, caracterizada por sequías recurrentes, alta presión agrícola y fuerte demanda urbana de agua.
Los autores destacan que este tipo de herramientas puede ser clave para anticipar medidas de gestión hídrica, reducir impactos económicos y sociales, y mejorar la resiliencia frente al cambio climático.
Análisis: impacto para América Latina y República Dominicana
El desarrollo de sistemas predictivos basados en IA tiene un potencial especialmente relevante para América Latina y el Caribe, regiones donde fenómenos como El Niño, el cambio climático y la sobreexplotación de cuencas han intensificado la variabilidad del agua disponible.
Países como México, Colombia, Perú o Brasil ya enfrentan episodios de sequía que afectan la agricultura, la producción energética y el abastecimiento urbano. En el caso del Caribe, la República Dominicana incluida, la dependencia de lluvias estacionales hace que la planificación hídrica sea particularmente sensible a cambios abruptos en el clima.
Expertos en gestión ambiental señalan que la adopción de tecnologías predictivas como esta podría mejorar la planificación de embalses, la distribución del agua y la toma de decisiones en sectores clave como la agricultura y la energía hidroeléctrica.
Hacia una gestión del agua más preventiva
Los investigadores subrayan que la principal fortaleza del sistema es su capacidad para combinar múltiples modelos climáticos con inteligencia artificial, reduciendo la incertidumbre de las proyecciones tradicionales.
En un contexto de aumento de la frecuencia e intensidad de las sequías a nivel global, este tipo de herramientas se perfila como un apoyo estratégico para avanzar hacia una gestión del agua más anticipativa, eficiente y basada en evidencia científica.
