Inundados de datos
Un proyecto de cooperación científica con Japón permitirá el desarrollo en la Argentina del primer sistema de alerta temprana de inundaciones urbanas repentinas. La nueva herramienta utiliza la tecnología de asimilación de datos que predice eventos climáticos extremos, combinando la simulación de modelos numéricos con el monitoreo de las condiciones atmosféricas en tiempo real.
Cambio climático, lluvias torrenciales repentinas, grandes inundaciones, pérdidas humanas y materiales. Se trata de un escenario cada vez más habitual, con graves consecuencias para las poblaciones más vulnerables, que edifican sus viviendas en las zonas más bajas de las grandes ciudades, regiones anegables a la vera de arroyos muchas veces disimulados por las transformaciones del paisaje urbano, pero que están ahí y cuyo caudal puede, en un contexto de fuertes precipitaciones, crecer dramáticamente en cuestión de minutos. Víctimas del déficit habitacional y, en general, de una sociedad desigual, a esas personas les falta otro valiosísimo recurso: información. Saber cuándo va a ocurrir el evento extremo, para resguardar a sus familias y sus bienes.
De eso se trata PREVENIR, un proyecto de cooperación científica internacional que busca desarrollar en la Argentina el primer sistema de alerta temprana de inundaciones urbanas repentinas, usando para ello las herramientas de la asimilación de datos, que procuran predecir eventos climáticos extremos combinando la simulación de modelos numéricos con el monitoreo de las condiciones atmosféricas en tiempo real.
La asimilación de datos aplicada a la predicción hidrometeorológica es un área en la que la ciencia japonesa ha hecho notables avances en la última década. En una geografía usualmente castigada por terremotos y tsunamis y con una gran densidad poblacional, las tecnologías de alerta temprana constituyen casi un mandato para los investigadores de ese país. Desde Japón, entonces, arribó en los primeros días de julio un nutrido contingente de científicos, que forman parte fundamental del proyecto “Pronóstico y Alerta de Eventos de Inundaciones Repentinas”, de ahí la sigla PREVENIR.
La asimilación de datos aplicada a la predicción hidrometeorológica es un área en la que la ciencia japonesa ha hecho notables avances en la última década.
Takemasa Miyoshi en el coloquio Prevenir. Foto: Diana Martinez Llaser. Exactas UBA.
En una primera etapa, la iniciativa conjunta entre la Agencia de Cooperación Internacional del Japón (JICA), la Agencia de Ciencia y Tecnología del Japón (JST), el Servicio Meteorológico Nacional (SMN) y otros organismos nacionales como el CONICET y el Instituto Nacional del Agua (INA), se ha centrado en dos cuencas hidrográficas, como prueba piloto: la de los arroyos Sarandí y Santo Domingo, que atraviesa siete municipios del sur del conurbano bonaerense (Avellaneda, Quilmes, Lanús, Lomas de Zamora, Almirante Brown, Florencio Varela y Presidente Perón), y una porción de los afluentes del río Suquía, que cruzan las barriadas del sudoeste de Córdoba capital. Son dos sistemas hidrológicos con características bien distintas, pero fueron seleccionados por lo que tienen en común: distritos densamente poblados con condiciones de alta vulnerabilidad socioambiental.
El proyecto, que se extenderá durante cinco años (2022-2027), prevé una inversión por parte de Japón de alrededor de 6,5 millones de dólares, y contempla la ampliación de la actual capacidad de monitoreo hidrometeorológico de la Argentina. A la información que aporten los satélites y la red de radares meteorológicos, se sumará nuevo equipamiento en sistemas computacionales que permitirá procesar grandes volúmenes de datos a alta velocidad, además de sensores de nivel y videocámaras en los arroyos para modelar los caudales de agua a escala urbana.
El plan prevé que la información que surja de este sistema de pronósticos sea comunicada en tiempo real a los principales actores involucrados en el manejo de emergencias, como las direcciones de defensa civil y los organismos de gestión de riesgo de desastres a nivel provincial y municipal, a través de un sistema integrado basado en interfaces web para computadoras y teléfonos móviles. El propósito es desarrollar canales de comunicación que aseguren que esa información oportuna, con diferentes plazos de previsión, llegue al mayor número posible de personas, a los responsables de tomar decisiones y también a la comunidad potencialmente afectada.
“PREVENIR es un conjunto de gente comprometida en mejorarle la vida a nuestros ciudadanos y ciudadanas”, sostuvo Celeste Saulo, titular del SMN, vicepresidenta de la Organización Meteorológica Mundial, durante el coloquio que brindó para presentar el programa en el Cero + Infinito. Profesora del Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos en la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la UBA, donde desarrolló toda su carrera docente y como investigadora del Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera (CIMA, UBA-CONICET), Saulo se ha especializado precisamente en el modelado de patrones para predictibilidad de corto y mediano plazo mediante pronósticos por ensambles y asimilación de datos.
Saulo destacó las prioridades estratégicas que guían el programa PREVENIR: “Trabajamos sobre los eventos de alto impacto porque son los que tienen más potencial de dañar a la población, sus fuentes de trabajo, sus condiciones de vida”, dijo, y habló de un cambio de paradigma: la necesidad de que los científicos se vinculen con el territorio. “Es ahí donde queremos estar”.
El proyecto, que se extenderá durante cinco años, prevé una inversión por parte de Japón de alrededor de 6,5 millones de dólares.
Siguiendo ese axioma, el grupo de científicos japoneses que llegó al país visitó las barriadas del Conurbano por donde pasan los arroyos Sarandí y Santo Domingo y, junto con los investigadores argentinos, tomaron contacto con autoridades provinciales y municipales, con el personal de los organismos que actúan en emergencias y también con referentes territoriales, en escuelas, clubes y otras entidades comunitarias.
Al frente del grupo y de cada una de las presentaciones –incluida una vistiendo un poncho, frente a alumnos de una escuela de Quilmes, que ilustra esta nota– estuvo Takemasa Miyoshi, doctor en Meteorología y líder del equipo de investigadores en Big Data Assimilation del Centro de Ciencia Computacional RIKEN, con sede en la ciudad de Kobe.
Durante dos semanas, Miyoshi y sus colegas desplegaron una incansable actividad en la Argentina, que incluyó recorridas por las cuencas hídricas donde se aplicará el programa, visitas a las instalaciones del SMN y el INA, el coloquio que brindó Miyoshi junto a Celeste Saulo y dos extensas jornadas de un seminario con diversas exposiciones de los investigadores nipones, organizado en el Cero + Infinito por el Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos de Exactas UBA.
“Las soluciones de infraestructura son costosas. Y no podemos cambiar drásticamente la naturaleza. Pero sí podemos minimizar su impacto –comienza Takemasa Miyoshi, en diálogo con NEXCiencia–. La solución es una buena predicción y que esa predicción nos permita desplegar acciones preventivas. La tecnología de Big Data Assimilation que hemos desarrollado en Japón se basa en dos desarrollos clave. Hemos apostado a mejorar la tecnología de los sensores de los diferentes indicadores climáticos, que entregan actualizaciones permanentes. Pero, sobre todo, lo que hemos incrementado notablemente es nuestra capacidad de procesar todo ese cúmulo de información, de modo de combinar los modelos numéricos con el monitoreo en tiempo real”.
Fugaku, explica Miyoshi, es uno de los muchos nombres que la tradición nipona adjudica al Monte Fuji, la montaña más alta del Japón y un símbolo del país. Con ese inequívoco nombre fue bautizada la supercomputadora más rápida del mundo, ensamblada por el “clúster de innovación pionera” del centro RIKEN, que está operativa desde 2020 y entre cuyos usos está la predicción de fenómenos climáticos.
Takemasa Miyoshi frente a alumnos de una escuela de Quilmes. Foto: gentileza Luciano Vidal (SMN).
“La asimilación de datos supone una combinación de modelos numéricos con los datos del mundo real –dice Miyoshi– ¿Por qué es importante? Porque los modelos numéricos per se no logran representar lo que realmente sucede en la naturaleza. Por un lado, las predicciones climáticas pueden recrear las condiciones atmosféricas independientemente de las condiciones reales y concretas. Por el otro, el registro de datos a través de sensores puede capturar las variables actuales de precipitaciones, temperatura o vientos, pero esos datos tampoco son completos. La asimilación de datos combina pronóstico y monitoreo. Simulación más observación, combinadas, tratando de seguir el rastro de la situación real. Es una técnica basada en el método estadístico pero también es dinámica”.
“Trabajamos sobre los eventos de alto impacto porque son los que tienen más potencial de dañar a la población”.
La acumulación de datos provenientes del monitoreo permite detectar eventuales cambios respecto del modelo numérico inicial e ir ajustando progresivamente la diferencia que se registra entre lo simulado y lo observado. Cuando esa diferencia comienza a manifestarse por fuera de los parámetros habituales de temperatura, presión atmosférica, vientos o precipitaciones, aun en los momentos iniciales del fenómeno, la tecnología de asimilación de datos realiza una proyección dinámica de esos indicadores, lo que en definitiva permite predecir los eventos climáticos extremos, emitiendo alertas tempranas para las zonas afectadas.
“Desde luego, el agua se mueve. A esa gran cantidad de datos atmosféricos se suman las simulaciones del modelo hidrológico de cada cuenca y el monitoreo permanente de caudales que crecen en muy poco tiempo”, agrega Takemasa Miyoshi, y recuerda el trágico episodio que visibilizó en Japón la necesidad de optimizar la predictibilidad de eventos climáticos extremos: la muerte de cuatro personas que se habían refugiado de las fuertes lluvias en un viaducto de Kobe, un túnel que se inundó en cuestión de minutos.
“Por eso –cierra el investigador japonés–, el componente social es una parte central de este proyecto. Necesitamos trabajar con las comunidades, optimizar el modo de comunicar las predicciones y la información sobre el riesgo de desastre en tiempo real, para que los servicios de defensa civil sepan cómo actuar, pero que también la gente tenga tiempo de hacerlo”.
