{"id":3361,"date":"2026-03-22T09:26:47","date_gmt":"2026-03-22T13:26:47","guid":{"rendered":"https:\/\/ermdigital.com\/index.php\/2026\/03\/22\/un-nuevo-sistema-avanzado-con-ia-anticipa-sequias-con-hasta-6-meses-de-antelacion\/"},"modified":"2026-03-22T09:26:47","modified_gmt":"2026-03-22T13:26:47","slug":"un-nuevo-sistema-avanzado-con-ia-anticipa-sequias-con-hasta-6-meses-de-antelacion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ermdigital.com\/index.php\/2026\/03\/22\/un-nuevo-sistema-avanzado-con-ia-anticipa-sequias-con-hasta-6-meses-de-antelacion\/","title":{"rendered":"Un nuevo sistema avanzado con IA anticipa sequ\u00edas con hasta 6 meses de antelaci\u00f3n"},"content":{"rendered":"

Val\u00e8ncia.-<\/strong> Un nuevo sistema avanzado que combina modelos clim\u00e1ticos internacionales, \u00edndices de sequ\u00eda e inteligencia artificial (IA) permite anticipar sequ\u00edas con hasta seis meses de antelaci\u00f3n, clave para la gesti\u00f3n del agua y la alerta temprana en regiones semi\u00e1ridas como la cuenca del r\u00edo J\u00facar.<\/p>\n

Los investigadores del Instituto de Ingenier\u00eda del Agua y Medio Ambiente (IIAMA) de la Universitat Polit\u00e8cnica de Val\u00e8ncia (UPV) Dariana \u00c1vila Vel\u00e1squez, H\u00e9ctor Maci\u00e1n y Manuel Pulido han desarrollado este sistema pionero en el marco del proyecto \u2018WATER4CAST 2.0\u2019, perteneciente al programa PROMETEO.<\/p>\n

El trabajo, que ha sido publicado recientemente en la revista cient\u00edfica Earth Systems and Environment, presenta un enfoque pionero que integra predicciones clim\u00e1ticas estacionales multimodelo, \u00edndices de sequ\u00eda ampliamente utilizados y t\u00e9cnicas de inteligencia artificial, mejorando de forma significativa la fiabilidad de las predicciones actuales, seg\u00fan fuentes de la UPV.<\/p>\n

La investigaci\u00f3n combina las predicciones estacionales de cuatro sistemas de referencia a nivel internacional (ECMWF-SEAS5, M\u00e9t\u00e9o-France System8, DWD-GCF2.1 y CMCC-SPSv3.5), disponibles a trav\u00e9s del Servicio de Cambio Clim\u00e1tico de Copernicus (C3S), con datos hist\u00f3ricos de ERA5, que han sido posprocesados mediante IA.<\/p>\n

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Resultados principales: alta fiabilidad en la predicci\u00f3n de sequ\u00edas<\/strong><\/h2>\n

A partir de esa informaci\u00f3n, los investigadores calculan dos de los \u00edndices de sequ\u00eda m\u00e1s utilizados a nivel internacional: el \u00cdndice de Precipitaci\u00f3n Estandarizado (SPI) y el \u00cdndice de Precipitaci\u00f3n-Evapotranspiraci\u00f3n Estandarizado (SPEI), en distintas escalas temporales (6, 12, 18 y 24 meses).<\/p>\n

En el caso de los \u00edndices a escala de seis meses, la fiabilidad alcanza valores cercanos al 90 % en el mismo mes de emisi\u00f3n de la predicci\u00f3n; a tres meses vista, la capacidad predictiva se mantiene con valores superiores al 60 %, mientras que para escalas temporales m\u00e1s largas, como 12, 18 y 24 meses, el sistema conserva una habilidad \u00fatil de predicci\u00f3n hasta seis meses de antelaci\u00f3n\u201d, seg\u00fan Dariana \u00c1vila Vel\u00e1squez, autora principal del art\u00edculo.<\/p>\n

La metodolog\u00eda se ha aplicado a la Demarcaci\u00f3n Hidrogr\u00e1fica del J\u00facar, una de las zonas m\u00e1s representativas del Mediterr\u00e1neo semi\u00e1rido, caracterizada por sequ\u00edas recurrentes, una elevada presi\u00f3n sobre los recursos h\u00eddricos y una alta demanda agr\u00edcola, urbana y ambiental.<\/p>\n

Para H\u00e9ctor Maci\u00e1n, los resultados confirman que el sistema es especialmente eficaz para reforzar la alerta temprana de sequ\u00edas, un aspecto fundamental para anticipar medidas de gesti\u00f3n, reducir los impactos socioecon\u00f3micos y aumentar la resiliencia frente al cambio clim\u00e1tico.<\/p>\n

La principal novedad: integrar modelos, \u00edndices e inteligencia artificial<\/strong><\/h2>\n

La principal aportaci\u00f3n del trabajo reside en la integraci\u00f3n conjunta de predicciones estacionales multimodelo, \u00edndices de sequ\u00eda operativos (SPI y SPEI) y t\u00e9cnicas de IA, que permiten corregir sesgos y adaptar mejor los modelos a escala regional.<\/p>\n

Adem\u00e1s, el equipo ha desarrollado una implementaci\u00f3n operativa basada en web, que demuestra la aplicabilidad real del sistema para la toma de decisiones en la gesti\u00f3n del agua, m\u00e1s all\u00e1 del \u00e1mbito estrictamente acad\u00e9mico.<\/p>\n

\u201cEl enfoque multimodelo que hemos desarrollado mejora de forma notable la robustez de las predicciones y reduce la incertidumbre asociada a los pron\u00f3sticos clim\u00e1ticos tradicionales\u00bb, ha explicado Manuel Pulido, responsable del grupo de investigaci\u00f3n en Modelos Hidroecon\u00f3micos del IIAMA.<\/p>\n

Adem\u00e1s, la combinaci\u00f3n de los \u00edndices SPI y SPEI ofrece una visi\u00f3n m\u00e1s completa del fen\u00f3meno, ya que no solo tiene en cuenta los d\u00e9ficit de precipitaci\u00f3n, sino tambi\u00e9n el impacto del aumento de la temperatura, un factor clave en el contexto actual de cambio clim\u00e1tico.<\/p>\n

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Metodolog\u00eda trasnferible a otras cuencas<\/strong><\/h2>\n

Pulido ha remarcado que la metodolog\u00eda es plenamente transferible a otras cuencas y regiones propensas a la sequ\u00eda, ya que una de las pol\u00edticas que han seguido es usar datos con cobertura mundial y 100 % disponibles en abierto, lo que abre la puerta a su aplicaci\u00f3n en distintos contextos clim\u00e1ticos y a su integraci\u00f3n en sistemas de apoyo a la toma de decisiones para la gesti\u00f3n del agua.<\/p>\n

Los investigadores del IIAMA destacan que este trabajo demuestra que las predicciones estacionales pueden convertirse en una herramienta fiable y operativa para la gesti\u00f3n de sequ\u00edas, especialmente cuando se combinan varios modelos clim\u00e1ticos y diferentes \u00edndices.<\/p>\n

\u201cEn un escenario de incremento de la frecuencia e intensidad de las sequ\u00edas debido al cambio clim\u00e1tico, este tipo de herramientas resulta esencial para avanzar hacia una gesti\u00f3n del agua y del riesgo m\u00e1s anticipativa, eficiente y basada en la ciencia\u201d, concluyen.<\/p>\n

\u200bVal\u00e8ncia.- Un nuevo sistema avanzado que combina modelos clim\u00e1ticos internacionales, \u00edndices de sequ\u00eda e inteligencia artificial (IA) permite anticipar sequ\u00edas con hasta seis meses de antelaci\u00f3n, clave para la gesti\u00f3n del agua y la alerta temprana en regiones semi\u00e1ridas como la cuenca del r\u00edo J\u00facar. Los investigadores del Instituto de Ingenier\u00eda del Agua y Medio\u00a0\u00a0Tecnolog\u00eda, Dariana \u00c1vila Vel\u00e1squez, H\u00e9ctor Maci\u00e1n\u00a0\u00a0<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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