Imagen de los tres investigadores facilitada por la Universitat Poitècnica de València (UPV).-EFEUn nuevo sistema avanzado que combina modelos climáticos internacionales, índices de sequía e inteligencia artificial (IA) permite anticipar sequías con hasta seis meses de antelación, clave para la gestión del agua y la alerta temprana en regiones semiáridas como la cuenca del río Júcar.
Los investigadores del Instituto de Ingeniería del Agua y Medio Ambiente (IIAMA) de la Universitat Politècnica de València (UPV) Dariana Ávila Velásquez, Héctor Macián y Manuel Pulido han desarrollado este sistema pionero en el marco del proyecto 'WATER4CAST 2.0', perteneciente al programa PROMETEO.
El trabajo, que ha sido publicado recientemente en la revista científica Earth Systems and Environment, presenta un enfoque pionero que integra predicciones climáticas estacionales multimodelo, índices de sequía ampliamente utilizados y técnicas de inteligencia artificial, mejorando de forma significativa la fiabilidad de las predicciones actuales, según fuentes de la UPV.
La investigación combina las predicciones estacionales de cuatro sistemas de referencia a nivel internacional (ECMWF-SEAS5, Météo-France System8, DWD-GCF2.1 y CMCC-SPSv3.5), disponibles a través del Servicio de Cambio Climático de Copernicus (C3S), con datos históricos de ERA5, que han sido posprocesados mediante IA.
Resultados principales: alta fiabilidad en la predicción de sequías
A partir de esa información, los investigadores calculan dos de los índices de sequía más utilizados a nivel internacional: el Índice de Precipitación Estandarizado (SPI) y el Índice de Precipitación-Evapotranspiración Estandarizado (SPEI), en distintas escalas temporales (6, 12, 18 y 24 meses).
En el caso de los índices a escala de seis meses, la fiabilidad alcanza valores cercanos al 90 % en el mismo mes de emisión de la predicción; a tres meses vista, la capacidad predictiva se mantiene con valores superiores al 60 %, mientras que para escalas temporales más largas, como 12, 18 y 24 meses, el sistema conserva una habilidad útil de predicción hasta seis meses de antelación", según Dariana Ávila Velásquez, autora principal del artículo.
La metodología se ha aplicado a la Demarcación Hidrográfica del Júcar, una de las zonas más representativas del Mediterráneo semiárido, caracterizada por sequías recurrentes, una elevada presión sobre los recursos hídricos y una alta demanda agrícola, urbana y ambiental.
Para Héctor Macián, los resultados confirman que el sistema es especialmente eficaz para reforzar la alerta temprana de sequías, un aspecto fundamental para anticipar medidas de gestión, reducir los impactos socioeconómicos y aumentar la resiliencia frente al cambio climático.
La principal novedad: integrar modelos, índices e inteligencia artificial
La principal aportación del trabajo reside en la integración conjunta de predicciones estacionales multimodelo, índices de sequía operativos (SPI y SPEI) y técnicas de IA, que permiten corregir sesgos y adaptar mejor los modelos a escala regional.
Además, el equipo ha desarrollado una implementación operativa basada en web, que demuestra la aplicabilidad real del sistema para la toma de decisiones en la gestión del agua, más allá del ámbito estrictamente académico.
"El enfoque multimodelo que hemos desarrollado mejora de forma notable la robustez de las predicciones y reduce la incertidumbre asociada a los pronósticos climáticos tradicionales", ha explicado Manuel Pulido, responsable del grupo de investigación en Modelos Hidroeconómicos del IIAMA.
Además, la combinación de los índices SPI y SPEI ofrece una visión más completa del fenómeno, ya que no solo tiene en cuenta los déficit de precipitación, sino también el impacto del aumento de la temperatura, un factor clave en el contexto actual de cambio climático.
Pulido ha remarcado que la metodología es plenamente transferible a otras cuencas y regiones propensas a la sequía, ya que una de las políticas que han seguido es usar datos con cobertura mundial y 100 % disponibles en abierto, lo que abre la puerta a su aplicación en distintos contextos climáticos y a su integración en sistemas de apoyo a la toma de decisiones para la gestión del agua.
Los investigadores del IIAMA destacan que este trabajo demuestra que las predicciones estacionales pueden convertirse en una herramienta fiable y operativa para la gestión de sequías, especialmente cuando se combinan varios modelos climáticos y diferentes índices.
"En un escenario de incremento de la frecuencia e intensidad de las sequías debido al cambio climático, este tipo de herramientas resulta esencial para avanzar hacia una gestión del agua y del riesgo más anticipativa, eficiente y basada en la ciencia", concluyen.
