El Instituto Universitario Valenciano de Investigación en Inteligencia Artificial (VRAIN), el Instituto de Ingeniería del Agua y Medio Ambiente (IIAMA) de la UPV y la Valencian Graduate School and Research Network of Artificial Intelligence (ValgrAI) han desarrollado un gemelo digital hidrológico capaz de anticipar posibles desbordamientos de barrancos. La herramienta utiliza datos de lluvia en tiempo real y permite seguir la evolución prevista durante las próximas 48 horas.
Durante la presentación, se realizó una simulación de la aplicación de la herramienta PGTEC en la cuenca del barranco de Poyo, utilizando los datos de lluvia de la dana del 29 de octubre de 2024. El sistema PGTEC (Plataforma para la Gestión de Prevención Temprana de Emergencias Climáticas) integra datos hidrometeorológicos de múltiples organismos oficiales, unificándolos en un espacio común interoperable para una gestión inteligente.
Una aplicación directa es el desarrollo de gemelos digitales que predicen la crecida de los barrancos y representan sobre un mapa cómo avanzaría el agua, información clave para ganar tiempo ante una emergencia. PGTEC incorpora gemelos digitales de las cuencas de L'Horta Sud y del barranco del Carraixet.
El sistema combina el modelo hidrológico TETIS, que estima la circulación de agua y posibles desbordamientos basándose en datos de lluvia y previsiones meteorológicas, con HIDRIS, que reproduce la extensión del agua, su profundidad y velocidad, e identifica infraestructuras críticas afectadas.
En lugar de interpretar mapas por separado, los responsables de emergencias pueden consultar la información visualmente. TETIS señala tramos comprometidos con colores, permite seguir la evolución prevista durante 48 horas y ejecuta simulaciones en pocos minutos. También permite simular episodios históricos o cambiar parámetros de tormentas.
Asimismo, se presentó una simulación de la DANA de octubre de 2024 en València trasladada al barranco del Carraixet para evaluar su impacto en poblaciones colindantes.
PGTEC también incluye WATER4CAST, una herramienta con un algoritmo de inteligencia artificial para mejorar previsiones meteorológicas y anticipar sequías y condiciones favorables a incendios forestales, abordando emergencias a corto y largo plazo.
Félix Francés, del IIAMA, subraya que el proyecto aborda tanto predicciones de emergencias como sequías, apoyándose en un mismo espacio de datos interoperable.
Vicent Botti, director de VRAIN y director general de ValGRai, concluye que PGTEC reúne en un único entorno a organizaciones diversas, permitiendo compartir datos para una mejor visión de la situación, superando los problemas de los silos de datos.
El proyecto PGTEC ha sido financiado por el Ministerio para la Transformación Digital y la Función Pública, a través de la Dirección General de la Data y el Centro de Referencia de Economía de la Data (CRED).
