El Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología del Perú (Senamhi) ha desarrollado un innovador modelo basado en inteligencia artificial (IA) para la prevención de crecidas repentinas en la cuenca del río Rímac.
La investigación se sustenta en la aplicación de redes Long Short-Term Memory (LSTM), un tipo de tecnología de aprendizaje profundo que permite asimilar datos climáticos y parámetros hidrometeorológicos.
Este proyecto, denominado “Modelación hidrológica subdiaria utilizando redes de memoria a corto plazo para la prevención de crecidas rápidas en la cuenca del río Rímac”, se centra en la identificación y alerta temprana de eventos hidrológicos extremos.
Los datos fueron recolectados de diversas fuentes, incluidas estaciones meteorológicas automáticas (EMA), precipitaciones satelitales y estaciones hidrológicas automáticas (EHA), según informó la entidad. Esta herramienta representa una alternativa eficaz a los modelos tradicionales de predicción con el objetivo de mejorar los resultados estadísticos en horizontes de 24 horas.
James Vidal, especialista de la Dirección de Hidrología del Senamhi, defendió este trabajo con honores en la maestría en Recursos Hídricos de la Universidad Nacional Agraria La Molina. La tesis fue dirigida por el Dr. Waldo Lavado Casimiro, Subdirector de Estudios e Investigaciones Hidrológicas del Senamhi.
La frecuencia de crecidas repentinas ha aumentado en las últimas décadas, destacándose especialmente en los meses de noviembre a abril, razón por la cual este avance tecnológico es crítico.
Los modelos de predicción tradicionales son complicados y, en ocasiones, sus desempeños no cumplen las expectativas. Es en este contexto donde la IA puede aportar significativamente al proporcionar una mayor precisión y eficiencia en la gestión de eventos hidrológicos.
Es importante mencionar que Senamhi, hace algunas semanas, anunció que planea aplicar modelos de inteligencia artificial para el monitoreo climático y la predicción de peligros meteorológicos en el Parque Nacional Huascarán, ubicado en Áncash.
Estos modelos permitirán analizar grandes volúmenes de información espacio-temporal procedente de imágenes y sensores, mejorando las alertas ante tormentas eléctricas y otras condiciones meteorológicas con varios días de antelación.
La institución mencionó que la implementación de la inteligencia artificial refuerza sus capacidades de pronóstico y gestión de eventos extremos, proporcionando herramientas más dinámicas y precisas que pueden salvar vidas y prevenir daños materiales.
Funciones del Senamhi
- Senamhi proporciona pronósticos diarios y semanales del clima, incluyendo temperaturas, precipitaciones, y condiciones atmosféricas. Utiliza una red de estaciones meteorológicas para recolectar datos precisos y actualizados sobre el clima en distintas regiones del Perú. Esto permite anticipar fenómenos como lluvias intensas, sequías o temperaturas extremas.
- El organismo monitorea el comportamiento de ríos, lagos y embalses. Esto incluye la medición de caudales y niveles de agua, vital para la prevención de inundaciones y la gestión de recursos hídricos. El seguimiento constante de estos indicadores permite emitir alertas tempranas en caso de crecidas significativas.
- Senamhi realiza investigaciones sobre fenómenos climáticos y sus impactos. Desarrolla modelos predictivos y herramientas tecnológicas, como el reciente modelo de inteligencia artificial para prever crecidas en el río Rímac. Estos avances son cruciales para mejorar la precisión de los pronósticos y la capacidad de respuesta ante desastres naturales.
- El Senamhi promueve la educación sobre el clima y el tiempo a través de campañas de concientización. Ofrece información y capacitación a instituciones y al público en general sobre cómo interpretar los datos meteorológicos y cómo prepararse para eventos climáticos extremos.
- La institución también cumple una función esencial en la protección y preparación del país ante fenómenos climáticos al asegurar que tanto las autoridades como los ciudadanos estén informados y preparados para enfrentar diversos desafíos meteorológicos y hidrológicos.
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