Así nos ayudan las predicciones meteorológicas a adaptarnos al cambio climático

A medida que aumentan las emisiones de gases de efecto invernadero, la temperatura global también se incrementa. Esto contribuye a que los fenómenos meteorológicos extremos, como olas de calor, sequías e inundaciones, sean más frecuentes y severos debido a los cambios en los patrones climáticos globales. En 2023, el mundo registró temperaturas récord, y se espera que 2024 sea aún más cálido, según el Servicio de Cambio Climático (C3S) de Copernicus de la Comisión Europea.

El Mediterráneo se ha convertido en un punto crítico de la crisis climática. Desde la década de 1950, la frecuencia e intensidad de las sequías han aumentado significativamente en esta región. Esta área se calienta un 20 % más rápido que en el resto del planeta.

En respuesta a estos desafíos, un equipo de investigadores de la Universitat Politècnica de València hemos creado una solución innovadora que permite no solo entender las condiciones climáticas actuales, sino también anticipar futuros eventos extremos en la región mediterránea. Así nació el proyecto WATER4CAST, Sistema Integrado de Predicciones para el Agua y el Medio Ambiente.

Se trata de una plataforma web diseñada como apoyo a la mejora de la capacidad de adaptación del sistema del río Júcar en España a los nuevos estándares climáticos mediante el uso de predicciones meteorológicas, que podría extrapolarse otras regiones.

¿Qué es WATER4CAST?

WATER4CAST es una herramienta interactiva de visualización en línea que predice variables e indicadores hidrometeorológicos para apoyar la toma de decisiones en la cuenca del Júcar.

A diferencia de otras herramientas, WATER4CAST integra predicciones meteorológicas, ecohidrológicas y agrícolas en una sola plataforma. Proporciona información útil tanto para agricultores como para autoridades encargadas de la gestión del agua.

Para entender la predicción meteorológica, es necesario comprender algunos términos básicos:

• El “tiempo” se refiere a las condiciones atmosféricas actuales, como la temperatura, el viento y las precipitaciones, y es lo que consultamos para planificar nuestras actividades diarias.

• La “meteorología” es la ciencia que estudia el tiempo y realiza predicciones para el futuro inmediato, que pueden abarcar desde días hasta varias semanas.

• Por otro lado, cuando hablamos del “clima”, nos referimos al patrón promedio del tiempo en una región durante un largo período, generalmente de 30 años. El estudio del clima se enfoca en tendencias y variaciones a largo plazo.

Específicamente, WATER4CAST se basa en la predicción meteorológica y no en la climática.

Aplicaciones en agricultura y gestión del agua

WATER4CAST ofrece predicciones sobre temperatura, precipitación, radiación solar, viento e índices de sequía y riesgo de incendios. Estos datos son esenciales para sectores como la agricultura, la energía y el turismo.

Por ejemplo, en la agricultura, la herramienta puede ser útil para la toma de decisiones sobre la planificación del riego. En el ámbito energético, las predicciones proporcionan datos sobre radiación solar y velocidad del viento, lo cual puede contribuir a optimizar la operación y el mantenimiento de instalaciones fotovoltaicas y eólicas.

Para la gestión del agua, las predicciones permiten anticipar cuánta agua se necesitará y cuánta estará disponible, ayudando a usar los recursos de manera más eficiente; esta información está disponible en plataformas solo para los gestores de la cuenca.

Además, los índices de sequía son útiles para informar tanto a los agricultores como a los gestores del agua. También contamos con predicciones sobre el riesgo de incendios, lo que es crucial para la protección de los ecosistemas y la gestión de emergencias. De manera indirecta, esto también beneficia al turismo, ya que las predicciones meteorológicas permiten anticipar condiciones climáticas extremas y ajustar las actividades según las estaciones.

La plataforma ha sido codiseñada con los usuarios a través de encuestas y talleres, lo que asegura que responda adecuadamente a sus necesidades y oportunidades.

Predicciones de días, semanas y meses

La herramienta utiliza datos de centros de predicción europeos (C3S) y estadounidenses (NOAA), combinados con datos históricos. Esto permite realizar predicciones a corto plazo (15 días), subestacionales (8 semanas) y estacionales (6-7 meses). Esta capacidad de predicción es innovadora y abarca un período que va desde 15 días hasta los próximos siete meses.

Las predicciones meteorológicas varían en fiabilidad según el horizonte temporal y los modelos de predicción utilizados.

• Predicciones a corto plazo (hasta 15 días): suelen ser relativamente precisas, especialmente en los primeros días. Sin embargo, su fiabilidad disminuye notablemente a partir del octavo día. Además, su precisión es mayor en verano, disminuyendo en otoño, invierno y primavera. Esto es especialmente cierto en climas mediterráneos, donde las precipitaciones resultan ser la variable más difícil de predecir.

• Predicciones subestacionales (semanales hasta 8 semanas): muestran una utilidad notable, sobre todo en la primera semana y, en menor medida, en la segunda. Las precipitaciones son la variable con mejores resultados. En algunos meses, ciertas zonas mantienen una predicción valiosa hasta la cuarta semana.

• Predicciones estacionales (mensuales hasta 6/7 meses): aunque se centran en tendencias generales en lugar de detalles específicos, estas predicciones se basan en patrones climáticos a largo plazo; como la probabilidad de que una temporada sea más cálida, fría, seca o húmeda. Aunque no son completamente precisas, su fiabilidad puede mejorar al utilizar múltiples modelos de predicción, lo que ayuda a reducir la incertidumbre y proporciona una predicción más robusta.

La contribución de la inteligencia artificial

Las predicciones meteorológicas a menudo tienen sesgos –por ejemplo, por la dificultad para reflejar las condiciones locales–, reduciendo su fiabilidad y aumentando la incertidumbre. Por ello, deben ajustarse para adaptarse a las características climáticas locales antes de su uso en otras aplicaciones.

Por ello se realiza un postprocesamiento, que implica el análisis y ajuste de las variables meteorológicas después de su obtención. Esto permite mejorar la fiabilidad de los datos en todos los horizontes temporales de predicción.

Sin embargo, este ajuste puede ser complicado según la variable meteorológica y las características específicas. Para resolver este problema, hemos utilizado inteligencia artificial (IA). Esto ha permitido predecir adecuadamente lluvias, temperaturas extremas y sequías en días o meses. Tener las variables meteorológicas postprocesadas mejora la fiabilidad de toda la cadena de modelos de predicción.

Actualmente, el proyecto se centra en la Demarcación Hidrográfica del Júcar para predicción meteorológica, índices de sequía y de incendio. En cuanto a la predicción ecohidrológica, agrícola, ambiental y de gestión del agua, el proyecto se enfoca actualmente en el sistema del río Júcar, con planes de extender su cobertura a otras áreas.

La plataforma tiene versiones públicas y privadas. La versión pública proporciona información útil para la academia, el sector energético y el turismo, mientras que la privada incluye variables más específicas para la gestión del agua.

Esta plataforma es un ejemplo de cómo la ciencia y la tecnología pueden ayudarnos a enfrentar los desafíos climáticos del futuro.

Dariana Isamel Avila Velasquez, Investigadora predoctoral en Ingeniería del Agua y Medioambiental, Universitat Politècnica de València; Hector Macian-Sorribes, Investigador posdoctoral en gestión de sistemas de recursos hídricos, Universitat Politècnica de València y Manuel Pulido Velázquez, Catedrático de universidad, Universitat Politècnica de València

Este artículo fue publicado originalmente en The Conversation. Lea el original.