Predicción climática como soporte a la gestión del agua

Por Daniel Mercado-Bettín, Investigador Postdoctoral del Institut Català de Recerca de l'Aigua (ICRA)


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La gestión del agua está y seguirá enfrentando uno de sus mayores retos, los efectos del cambio climático. Aunque establecer relaciones entre cambio climático y gestión del agua no es algo trivial, actualmente hay recursos, por ejemplo, bases de datos climáticas y satelitales, potencialmente aplicables a modelos de impactos. Esto permite generar herramientas lo suficientemente robustas para apoyar la toma de decisiones en la gestión del agua, la cual actualmente, depende en gran medida de experiencias prácticas del pasado que no cuentan (en muchos casos) con un margen de tiempo apropiado, implicando una actitud reactiva ante los efectos climáticos cada vez más severos en frecuencia y magnitud, lo que puede conllevar a considerables pérdidas humanas y económicas que pueden ser previstas. 

Actualmente hay recursos potencialmente aplicables a modelos de impactos que permiten generar herramientas lo suficientemente robustas para apoyar la toma de decisiones en la gestión del agua.

Ante un torrencial “imprevisible” que arrastre una gran cantidad de sedimentos o una ola de calor por varios días que produzca una proliferación de algas nocivas, donde en cualquiera de los dos escenarios, implique una reducción drástica de la calidad del agua del embalse principal de donde proveemos a las poblaciones cercanas, ¿qué podemos hacer? ¿buscamos otras fuentes de agua alternativas? ¿desalinizamos más agua?, ¿esperamos el comportamiento de las próximas horas o días? ¿confiamos en las predicciones meteorológicas?, ¿cuánto durará esta situación? ¿cuándo volverá a suceder algo similar? ¿se podría haber previsto lo que iba a suceder?, ¿podríamos llegar a tener una gestión del agua más proactiva?. Son preguntas que todo gestor tiene que enfrentar, y cada vez con más frecuencia. 

Una forma eficaz de enfrentar estas situaciones, es a través de una cooperación entre gestores y expertos, donde haya una comunicación constante que facilite el co-desarrollo de herramientas prácticas que soporten la toma de decisiones. Se requiere un análisis conjunto del problema entre el experto y el gestor, para así definir: (i) las escalas temporales para hacer la predicción, que pueden ir desde unas cuantas horas o días hasta meses o muchos años; (ii) el modelo climático a seleccionar de acuerdo a esas escalas temporales, como por ejemplo: predicciones meteorológicas, predicciones estacionales o sub-estacionales o proyecciones de largo plazo; (iii) las correcciones y validaciones a aplicar al modelo climático seleccionado, que van a depender de la escala espacial del caso de estudio; (iv) los modelos de impacto para conectar datos climáticos con las variables objetivos del gestor, por ejemplo, modelos hidrológicos, de lagos, de ecosistemas o estadísticos, y; (V) el protocolo y análisis adecuado del uso de los resultados por parte de gestor, teniendo en cuenta la incertidumbre asociada a los datos y sus limitaciones.

No hay duda que la incertidumbre asociada a los datos climáticos, implica que se deben usar de manera cuidadosa y siempre bajo las limitaciones que esto conlleva. El gestor debe conocer estas limitaciones y saber cómo y cuándo usar las predicciones que pueda proveer el experto, y este a su vez, debe desarrollar una idea clara y concisa de la predicción a través de un reporte periódico continuo. Aunque hay limitaciones, se espera que puedan ser estrechadas con el avance de la ciencia y la tecnología y, la adición o mejora de métodos estadísticos y de asimilación de datos. 

Aparte de que se esperan mejoras en las predicciones de los modelos climáticos, algo interesante en el desarrollo de metodologías para conectarlos con variables de impacto objetivo, es que son potencialmente aplicables a todas las regiones en el mundo, teniendo en cuenta que los modelos climáticos, en su gran mayoría, se encuentran en una escala global. Es decir que, el uso de predicciones climáticas en la gestión del agua en un caso de estudio particular, pueden proyectarse a ser aplicadas a otras regiones. 

En resumen, una vez definido un objetivo de gestión del agua de acuerdo a eventos o situaciones del pasado claramente identificados, el siguiente paso para desarrollar una previsión robusta y apoyar la toma de decisiones, dependerá de la complejidad de la demanda de datos climáticos, la necesidad de conectar estos datos con el sistema en cuestión y el uso que se le quiera dar a los resultados. Esto teniendo como motor principal una retroalimentación continua entre experto y gestor, de manera que se logre mantener un servicio con las herramientas y flujos de trabajo actualizados y funcionales.

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Agua, Opinión, España
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