![\"Predecir](\"https:\/\/i.blogs.es\/0ad5e6\/agora\/1024_2000.jpeg\")
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En los \u00faltimos a\u00f1os los episodios de sequ\u00edas se han intensificado\u00a0<\/a>en algunas regiones y el miedo a una sequ\u00eda global<\/a> sobrevuela el ambiente. En este escenario, un equipo de investigadores de la Universidad Polit\u00e9cnica de Valencia han creado un sistema que puede predecir si habr\u00e1 sequ\u00eda con una antelaci\u00f3n de seis meses.\u00a0<\/p>\n <\/p>\n El sistema. <\/strong>El trabajo ha sido realizado por el equipo del Instituto de Ingenier\u00eda del Agua y Medio Ambiente (IIAMA) de la UPV y ha sido publicado en la revista Earth Systems and Environment<\/a>. El m\u00e9todo integra predicciones de cuatro sistemas clim\u00e1ticos de referencia (ECMWF-SEAS5, M\u00e9t\u00e9o-France System8, DWD-GCF2.1 y CMCC-SPSv3.5) y se procesan mediante t\u00e9cnicas de inteligencia artificial.\u00a0<\/p>\n A partir de estos datos, el equipo calcul\u00f3 dos de los \u00edndices de sequ\u00eda m\u00e1s importantes a nivel internacional (el \u00cdndice de precipitaci\u00f3n estandarizado y el \u00cdndice de Precipitaci\u00f3n-Evapotranspiraci\u00f3n Estandarizado), usando ventanas de datos de 6, 12, 18 y 24 meses. El m\u00e9todo se ha aplicado en la cuenca del r\u00edo J\u00facar, la cual suele atravesar etapas de sequ\u00edas recurrentes y bastante intensas.\u00a0<\/p>\n <\/p>\n Ya sabemos exactamente cu\u00e1nta culpa tuvo el cambio clim\u00e1tico en la DANA de Valencia (y las cifras son demoledoras)<\/a>\n <\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/div>\n Por qu\u00e9 es importante<\/strong>. \u00a0Lo novedoso de este sistema es que no se limita a usar un s\u00f3lo modelo clim\u00e1tico o \u00edndice, sino que fusiona tres piezas que habitualmente se usan por separado y le a\u00f1ade el procesado mediante IA para corregir sesgos y adaptar los modelos a escala regional. Esto permite que la predicci\u00f3n sea m\u00e1s fiable ya que no depende de un \u00fanico modelo. Adem\u00e1s, todo esto se ha integrado en una herramienta web operativa<\/a>, pensada para usarse en la gesti\u00f3n del agua y no solo como ejercicio acad\u00e9mico.<\/p>\n <\/p>\n Resultados<\/strong>. El sistema acierta con una fiabilidad del 90% cuando se hace la predicci\u00f3n para ese mismo mes. Si quieren obtener predicciones con tres meses de antelaci\u00f3n, la fiabilidad es del 60%, mientras que para los periodos m\u00e1s largos (12, 18 y 24 meses) no dan porcentaje, pero afirman que el modelo sigue siendo \u00fatil para prever lo que pasar\u00e1 con hasta seis meses de adelanto. H\u00e9ctor Maci\u00e1n, coautor del estudio, afirma que \u201cLos resultados confirman que el sistema es\u00a0especialmente 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\u201d.<\/p>\n Ventana de acci\u00f3n. <\/strong>Como dec\u00edamos, la metodolog\u00eda se ha desarrollado en la cuenca del r\u00edo J\u00facar, <\/strong>que es una zona semi\u00e1rida con veranos largos, secos y muy calurosos, aunque los investigadores destacan que es transferible a otras zonas propensas a la sequ\u00eda. Poder prever estos episodios con hasta seis meses de margen, abre una ventana para poner en marcha los planes de gesti\u00f3n de sequ\u00edas<\/a> con mucha m\u00e1s antelaci\u00f3n y as\u00ed poder mitigar los efectos.<\/p>\n <\/p>\n Imagen | UPV<\/a><\/p>\n En Xataka |\u00a0Los restos de una antigua ciudad maya nos dejan lecciones para el futuro: un sistema alucinante contra la sequ\u00eda<\/a><\/p>\n – \u00a0En los \u00faltimos a\u00f1os los episodios de sequ\u00edas se han intensificado\u00a0en algunas regiones y el miedo a una sequ\u00eda global sobrevuela el ambiente. En este escenario, un equipo de investigadores de la Universidad Polit\u00e9cnica de Valencia han creado un sistema que puede predecir si habr\u00e1 sequ\u00eda con una antelaci\u00f3n de seis meses.\u00a0 En Xataka<\/p>\n Ya sabemos exactamente cu\u00e1nta culpa tuvo el cambio clim\u00e1tico en la DANA de Valencia (y las cifras son demoledoras)<\/p>\n Por qu\u00e9 es importante. \u00a0Lo novedoso de este sistema es que no se limita a usar un s\u00f3lo modelo clim\u00e1tico o \u00edndice, sino que fusiona tres piezas que habitualmente se usan por separado y le a\u00f1ade el procesado mediante IA para corregir sesgos y adaptar los modelos a escala regional. Esto permite que la predicci\u00f3n sea m\u00e1s fiable ya que no depende de un \u00fanico modelo. Adem\u00e1s, todo esto se ha integrado en una herramienta web operativa, pensada para usarse en la gesti\u00f3n del agua y no solo como ejercicio acad\u00e9mico. Ventana de acci\u00f3n. Como dec\u00edamos, la metodolog\u00eda se ha desarrollado en la cuenca del r\u00edo J\u00facar, que es una zona semi\u00e1rida con veranos largos, secos y muy calurosos, aunque los investigadores destacan que es transferible a otras zonas propensas a la sequ\u00eda. Poder prever estos episodios con hasta seis meses de margen, abre una ventana para poner en marcha los planes de gesti\u00f3n de sequ\u00edas con mucha m\u00e1s antelaci\u00f3n y as\u00ed poder mitigar los efectos. – La noticia<\/p>\n Predecir una sequ\u00eda con seis meses de antelaci\u00f3n era una utop\u00eda. La UPV lo ha logrado con un sistema que usa IA <\/p>\n fue publicada originalmente en<\/p>\n Xataka <\/p>\n por .\u00a0\u00a0\u00a0<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" En los \u00faltimos a\u00f1os los episodios de sequ\u00edas se han intensificado\u00a0en algunas regiones y el miedo a una sequ\u00eda global sobrevuela el ambiente. 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La noticia
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\n
\n Xataka <\/strong>
\n <\/a>
\n por
\n Amparo Babiloni
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\nEl sistema. El trabajo ha sido realizado por el equipo del Instituto de Ingenier\u00eda del Agua y Medio Ambiente (IIAMA) de la UPV y ha sido publicado en la revista Earth Systems and Environment. El m\u00e9todo integra predicciones de cuatro sistemas clim\u00e1ticos de referencia (ECMWF-SEAS5, M\u00e9t\u00e9o-France System8, DWD-GCF2.1 y CMCC-SPSv3.5) y se procesan mediante t\u00e9cnicas de inteligencia artificial.\u00a0
\nA partir de estos datos, el equipo calcul\u00f3 dos de los \u00edndices de sequ\u00eda m\u00e1s importantes a nivel internacional (el \u00cdndice de precipitaci\u00f3n estandarizado y el \u00cdndice de Precipitaci\u00f3n-Evapotranspiraci\u00f3n Estandarizado), usando ventanas de datos de 6, 12, 18 y 24 meses. El m\u00e9todo se ha aplicado en la cuenca del r\u00edo J\u00facar, la cual suele atravesar etapas de sequ\u00edas recurrentes y bastante intensas.\u00a0<\/p>\n
\nResultados. El sistema acierta con una fiabilidad del 90% cuando se hace la predicci\u00f3n para ese mismo mes. Si quieren obtener predicciones con tres meses de antelaci\u00f3n, la fiabilidad es del 60%, mientras que para los periodos m\u00e1s largos (12, 18 y 24 meses) no dan porcentaje, pero afirman que el modelo sigue siendo \u00fatil para prever lo que pasar\u00e1 con hasta seis meses de adelanto. H\u00e9ctor Maci\u00e1n, coautor del estudio, afirma que \u201cLos resultados confirman que el sistema es\u00a0especialmente 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\u201d.<\/p>\n
\nImagen | UPV
\nEn Xataka |\u00a0Los restos de una antigua ciudad maya nos dejan lecciones para el futuro: un sistema alucinante contra la sequ\u00eda<\/p>\n
\n Amparo Babiloni<\/p>\n