Las intensas lluvias registradas en distintos distritos de Lima, con mayor incidencia en la zona sur, volvieron a exponer la vulnerabilidad de la capital peruana ante eventos climáticos atípicos. En ese contexto, Google dio a conocer una actualización de Google Flood Hub, su plataforma de inteligencia artificial para la predicción de inundaciones, que ahora incorpora la capacidad de anticipar aniegos en entornos urbanos con hasta 24 horas de margen, según informó la Agencia Andina.
De acuerdo con Andina, los aniegos e inundaciones repentinas que afectaron diversas vías limeñas pusieron de relieve la necesidad de herramientas preventivas ante una costa peruana que enfrenta episodios climáticos cada vez más atípicos. La frecuencia de estos eventos convierte a la predicción temprana en un recurso de valor para autoridades, medios de comunicación y ciudadanos por igual.
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Google Flood Hub opera en más de 100 países
Google Flood Hub es una plataforma gratuita que no requiere registro y opera en más de 100 países, incluso en zonas con conectividad reducida. Su función original se centra en la predicción de inundaciones fluviales mediante dos modelos complementarios: el Modelo Hidrológico, que estima el volumen de agua que fluye por un río, y el Modelo de Inundación, que identifica las zonas que podrían verse afectadas y la profundidad del agua esperada.
Ambos modelos se alimentan de fuentes públicas, como pronósticos meteorológicos e imágenes satelitales, y permiten emitir alertas con hasta siete días de anticipación para una cobertura que alcanza a 2.000 millones de personas en más de 150 países, según detalló Andina.
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Cabe mencionar que Flood Hub complementa la labor de los gobiernos e instituciones públicas, sin reemplazar los sistemas oficiales de alerta temprana ni los planes de contingencia. La plataforma busca facilitar información preventiva a autoridades y ciudadanos para reforzar las estrategias de gestión de riesgos.
Groundsource: IA analizó 2.6 millones de emergencias
La novedad de este año es la integración de Groundsource, un desarrollo de Google Research que utiliza las capacidades del modelo Gemini para analizar décadas de reportes de emergencias a escala global. A partir del cruce de más de 2,6 millones de eventos históricos con la cartografía de Google Maps, se construyó la primera base de datos mundial dedicada exclusivamente a inundaciones en entornos urbanos.
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Ese volumen de información permitió entrenar un modelo predictivo orientado a identificar riesgos de aniegos en calles y avenidas con hasta 24 horas de anticipación. La función ya está activa dentro de Flood Hub como complemento al rastreo fluvial, con foco directo en zonas de alta densidad poblacional, según información difundida por Andina Noticias. Groundsource se integra además al conjunto de herramientas de Crisis Resilience de Google, y su metodología —transformar reportes públicos verificados en datos accionables mediante IA— podría extenderse a otros fenómenos como deslizamientos de tierra u olas de calor.
¿Cómo leer el mapa y qué significan los colores?
Al ingresar a Google Flood Hub, la plataforma despliega un mapa mundial con puntos de colores que indican el estado de los ríos monitoreados:
- 🟢 Verde: nivel normal
- ⚪ Gris: sin datos disponibles
- 🟠 Naranja: advertencia
- 🔴 Rojo: peligro
- 🟤 Café: nivel extremo
Al seleccionar cualquiera de esos puntos, el usuario accede al pronóstico para los días siguientes, la variación estimada del nivel del agua y las alertas correspondientes.
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En su versión beta, el mapa incorpora también los pronósticos de Groundsource para inundaciones urbanas repentinas dentro de las próximas 24 horas. A diferencia de los pronósticos fluviales —representados como círculos—, estas alertas aparecen con figuras cuadradas o rectangulares:
- 🟧 Recuadro naranja: inundación probable
- 🟥 Recuadro rojo: inundación muy probable
Según informó Andina, a la fecha los ríos monitoreados en el Perú se encuentran en estado verde, mientras que en Chile y Uruguay hay riesgos advertidos en color naranja, una señal que adquiere relevancia ante la posible llegada del fenómeno El Niño.
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