Un modelo hidrológico puede ayudar a prever inundaciones

Científicos estudian la aplicación de un modelo computacional en el sistema de pronóstico y alerta de desastres hidrológicos de la cuenca del río Doce, que abarca más de 200 municipios brasileños

Por Heitor Shimizu, desde Montevideo  |  Agência FAPESP – El río Doce, uno de los más importantes de Brasil, se extiende por alrededor de 850 kilómetros y baña los estados de Minas Gerais y Espírito Santo. Su cuenca cuenta con varios afluentes y abarca más de 200 municipios. Desde hace un año, este río sufre las consecuencias del mayor desastre ambiental de Brasil. La rotura de una represa situada en la localidad de Mariana (en el estado de Minas Gerais) arrojó más de 60 millones de metros cúbicos de desechos de la actividad minera en su lecho y causó enormes perjuicios a la población y al ecosistema de la referida cuenca.

Hasta ese entonces, el principal problema de la misma eran los desastres provocados por las fuertes lluvias, tan constantes como graves, con pérdidas naturales y humanas. Las localidades de Governador Valadares (Minas Gerais), en 1979, 1985, 1997, 2005 y 2008, Colatina (Espírito Santo), en 1997 y en 2013, y Ponte Nova (Minas Gerais), en 2008, afrontaron desastres hidrológicos de serias proporciones. Las inundaciones menos intensas son mucho más comunes. La frecuencia de casos llevó a la instalación de un sistema de alertas contra crecidas en 1997, que se encuentra bajo la responsabilidad de la Compañía de Investigación de Recursos Minerales (CPRM, por sus siglas en portugués).

“El sistema de alerta que opera actualmente en el río Doce realiza pronósticos hidrológicos de caudal mediante un modelo lineal de propagación, que se vale de la lectura del caudal de una estación situada aguas arriba de otra sección para prever el caudal esperado en siete de las ciudades más importantes de la cuenca con una antelación de hasta 24 horas”, dijo Javier Tomasella, investigador del Centro Nacional de Monitoreo y Alertas de Desastres Naturales (Cemaden).

Pero 24 horas suelen no ser suficientes. “Esto puede resultar inadecuado en muchos municipios de la región, como en los casos de las cuencas de cabeceras del río Doce con respuesta rápida de aumento de caudal, que generalmente aparecen asociadas a los desastres naturales con mayor impacto en lo atinente a pérdidas de vidas humanas”, dijo Tomasella durante la FAPESP Week Montevideo, realizada entre los días 17 y 18 de noviembre de 2016 en la capital uruguaya. Este evento estuvo organizado por la FAPESP en colaboración con la Asociación de Universidades Grupo Montevideo (AUGM) y la Universidad de la República (UDELAR).

Tan importante como un sistema de alerta lo es la implementación de un sistema de predicción. La idea es que ambos trabajen juntos, de manera tal prever con relativa antelación el nivel de crecida de un río y poder avisarles a las poblaciones ribereñas que deben desocupar las áreas con mayor riesgo de inundación.

Un sistema de pronóstico y alerta contra inundaciones reúne una serie de actividades que requieren la colaboración de diversos profesionales: meteorólogos, hidrólogos y gestores de desastres.

Durante el simposio, Tomasella presentó un análisis de un sistema de pronóstico de caudales, desarrollado en el marco de una colaboración entre el Cemaden y el Instituto Nacional de Investigaciones Espaciales (Inpe), con financiación del Consejo Nacional de Desarrollo Científico y Tecnológico (CNPq) de Brasil. Los pronósticos se realizan utilizando el Modelo Hidrológico Distribuido (MHD) del Inpe, con pronósticos meteorológicos del modelo Eta-CPTEC.

“Nuestras estadísticas de desempeños indican que el MHD-Inpe muestra resultados prometedores para una anticipación de hasta cinco días. El análisis indica que el desempeño depende de la escala de la cuenca y que los resultados son extremadamente dependientes de la iniciación del modelo hidrológico, lo que torna esencial la operación conjunta con un sistema de monitoreo en tiempo real”, dijo Tomasella.

Un modelo hidrológico es una representación simplificada del ciclo hidrológico, en el cual ecuaciones matemáticas representan los diferentes procesos que componen dicho ciclo.

Predicción por conjunto

Los procesos hidrológicos son complejos y suele no conocérselos totalmente. Debido a ello, la representación matemática presenta limitaciones. Los modelos pueden diferir con relación a la estructura. Los científicos hacen hincapié en que la elección de un modelo debe basarse en las características del área de estudio y en la finalidad del modelado. La elección del detallado de la simulación depende de la información básica disponible.

Tomasella explica que el MHD-Inpe se desarrolló con el objetivo de interactuar con modelos atmosféricos en estudios sobre cambios ambientales globales. En el MHD-Inpe, la cuenca que será representada queda dividida en una parrilla de celdas regulares, a los efectos de facilitar el intercambio de información entre modelos. El tamaño de las celdas puede variar de acuerdo con la región en la cual se la está aplicando y con la densidad de la información disponible.

El MHD-Inpe está subdividido en módulos de resolución tales como “balance de agua en el suelo”, “evaporación de superficie de agua libre, áreas saturadas, interceptación y transpiración de la vegetación” y “escurrimiento superficial, subsuperficial y subterráneo en cada celda”.

Tomasella explica que el MHD-Inpe representa el ciclo hidrológico diario y horario del río y permite realizar predicciones por conjunto de caudal horario a través de diferentes partes del modelo atmosférico Eta-CPTEC, utilizado en Brasil y en otros países para realizar pronósticos de tiempo, clima y cambios climáticos, y que suministra predicciones por conjunto con alta resolución, que alimentan el modelo hidrológico.

“La atmósfera es un sistema dinámico complejo y no lineal. La predicción de su estado en un tiempo futuro implica incertidumbres inherentes a los modelos y a las limitaciones del conocimiento. Debido a ello, para el pronóstico del tiempo se emplea una técnica denominada Predicción por Conjuntos, a los efectos de estimar probables estados futuros de la atmósfera”, declaró Tomasella a Agência FAPESP.

“Como la atmósfera es un sistema caótico, pequeñas incertidumbres en su estado inicial pueden traer aparejadas enormes variaciones en un pronóstico. Con la intención de minimizar esos errores, los modelos de predicciones numéricas se ejecutan una determinada cantidad de veces con pequeñas perturbaciones en las condiciones iniciales, con lo cual generan un conjunto de pronósticos denominados miembros. Dicho conjunto completo de predicciones generadas en el marco de esos procesos conforma lo que se denomina predicción del tiempo por conjunto. De este modo, se considera al pronóstico del tiempo por conjunto como la entrada en el modelo hidrológico, que así genera las predicciones probabilísticas de la descarga de los ríos”, dijo.

De acuerdo con científicos del Cemaden y del Inpe, en los estudios realizados hasta el momento, los resultados alcanzados con el uso del MHD-Inpe indican que el modelo tiene una capacidad tal como para que pueda utilizárselo como herramienta para el pronóstico y el alerta de desastres hidrológicos. El Cemaden monitorea 26 municipios de la cuenca del río Doce.

Sepa más sobre la FAPESP Week Montevideo en: www.fapesp.br/week2016/montevideo.