Predecir sequías con seis meses de antelación: así es el nuevo sistema desarrollado por científicos valencianos

Investigadores de la Universidad Politécnica de Valencia han desarrollado un sistema avanzado para la predicción estacional de sequías meteorológicas que permite anticipar estos eventos hasta con seis meses de antelación, lo que constituye una herramienta clave para la gestión del agua y la alerta temprana en regiones semiáridas, como es el caso de la cuenca del río Júcar, donde se ha probado el nuevo sistema.

El estudio, publicado en la revista Earth Systems and Environment, presenta un método pionero que integra predicciones climáticas estacionales multimodelos, índices de sequía ampliamente utilizados y técnicas de inteligencia artificial, mejorando significativamente la fiabilidad de las predicciones actuales.

La investigación, llevada a cabo por Dariana Ávila Velásquez, Héctor Macián y Manuel Pulido, combina las predicciones que ofrecen cuatro sistemas reconocidos internacionalmente (ECMWF-SEAS5, Météo-France System8, DWD-GCF2.1 y CMCC-SPSv3.5) con datos históricos de ERA5, procesados mediante inteligencia artificial.

Alta fiabilidad en la predicción de sequías

«En el caso de los índices a seis meses, la fiabilidad alcanza valores cercanos al 90% en el mismo mes en que se emite el pronóstico. Con tres meses de antelación, la capacidad predictiva se mantiene por encima del 60%, mientras que para escalas temporales más largas, como 12, 18 y 24 meses, el sistema conserva una útil capacidad predictiva hasta con seis meses de antelación», explica Dariana Ávila Velásquez, autora principal del artículo.

La metodología se ha aplicado a la cuenca del Río 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.

«Los resultados confirman que el sistema es particularmente eficaz para reforzar las alertas tempranas de sequía, un aspecto fundamental para anticipar medidas de gestión, reducir los impactos socioeconómicos y aumentar la resiliencia al cambio climático», señala Héctor Macián, investigador del IIAMA y coautor del estudio. La principal innovación: Integración de modelos, índices e IA

La principal contribución de este trabajo, realizado en el marco del proyecto WATER4CAST 2.0 del programa PROMETEO para grupos de investigación de excelencia de la Generalitat Valenciana, reside en la combinación de pronósticos estacionales multimodelos, índices operativos de sequía (SPI y SPEI) y técnicas de inteligencia artificial. Esto permite corregir sesgos y optimizar la adaptación de los modelos a nivel regional. Además, el equipo ha desarrollado una implementación operativa en web que demuestra la aplicabilidad práctica del sistema para la toma de decisiones en la gestión del agua, más allá del ámbito académico.

«El enfoque multimodelos que hemos desarrollado mejora significativamente la robustez de las predicciones y reduce la incertidumbre asociada a los pronósticos climáticos tradicionales. Además, la combinación de los índices SPI y SPEI nos proporciona una visión más completa del fenómeno, ya que considera no solo los déficits de precipitación, sino también el impacto del aumento de las temperaturas, un factor clave en el contexto actual del cambio climático», destaca el profesor Manuel Pulido, investigador del IIAMA, coordinador de WATER4CAST 2.0 junto con el profesor Félix Francés (IIAMA) y jefe del grupo de investigación de Modelización Hidroeconómica del IIAMA.

Transferible a cualquier cuenca

En este sentido, Manuel Pulido subraya que la metodología es totalmente transferible a otras cuencas y regiones propensas a la sequía, ya que uno de los enfoques adoptados es el uso de datos con cobertura global y acceso 100% abierto, «lo que abre la puerta a su aplicación en diferentes contextos climáticos y a su integración en sistemas de apoyo a la toma de decisiones para la gestión del agua».

Finalmente, los investigadores del Instituto de Ingeniería del Agua y Medio Ambiente (IIAMA) de la UPV destacan que este trabajo demuestra cómo los pronósticos estacionales pueden servir como una herramienta operativa y confiable para la gestión de la sequía, especialmente cuando se combinan múltiples modelos e índices climáticos.

«En un escenario donde la frecuencia e intensidad de las sequías aumentan debido al cambio climático, este tipo de herramienta es esencial para avanzar hacia un enfoque más proactivo, eficiente y con base científica para la gestión del agua y el riesgo», concluyen.