O programa europeo POCTEP RISC_PLUS avanza na monitorización hidrometeorológica con novas estacións de control e modelos preditivos de intelixencia artificial, mellorando a xestión de recursos hídricos e a resposta #ante fenómenos extremos.

O proxecto europeo POCTEP RISC_PLUS, cofinanciado por o Fondo Europeo de Desenvolvemento Rexional (FEDER) a través do programa Interreg VIN A España-Portugal (POCTEP) 2021-2027, continúa fortalecendo a monitorización hidrometeorológica en a conca do Miño-Sil.

Na súa 16ª reunión do Grupo de Traballo Conxunto (GTC), os socios do proxecto analizaron os avances na instalación de novas estacións de control, o desenvolvemento de modelos de predición hidrometeorológica e a cooperación transfronteiriza entre España e Portugal.

Novas estacións de control na conca do Miño-Sil

A Confederación Hidrográfica do Miño-Sil (CHMS) completou a instalación de cinco novas estacións de control SAIH-SAICA en puntos estratéxicos de Galicia e Castela e León, sumándose a as 118 estacións existentes na demarcación. Estas estacións permiten o seguimento en tempo real dos caudais e a predición de eventos extremos como inundacións e secas.

As localizacións das novas estacións son:

• Río Tamuxe (O Rosal, Pontevedra)
• Río Sil (Toreno, León)
• Río Quiroga (Quiroga, Lugo)
• Río Narla (Friol, Lugo)
• Río Lobios (Lobios, Ourense)

Estas infraestruturas permitirán optimizar a xestión da auga, previr desbordamentos e mellorar a planificación #ante escenarios de crise climática.

Intelixencia artificial para a xestión de encoros e predición de eventos extremos

Desde a Universidade de Vigo (UVigo), o proxecto implementou novas ferramentas de predición hidrometeorológica e hidráulica, incorporando intelixencia artificial (IA) para mellorar a xestión de encoros e prever fenómenos climáticos adversos.

Entre as principais innovacións destacan:

• Modelo de infiltración Soil Moisture Accounting, que optimiza a simulación hidrolóxica
• Expansión do sistema a 30 puntos de predición, con plans de ampliación
• Uso de redes neuronais para xestionar encoros e optimizar a regulación de caudais
• Extensión da predición a 72 horas, reforzando a capacidade de resposta #ante choivas torrenciais e inundacións
• Melloras en modelización hidráulica, aplicadas nos puntos crave de o Sistema Automático de Información Hidrolóxica (SAIH)
• Predición avanzada de secas e escaseza de auga

Desde a Facultade de Enxeñería da Universidade do Porto (FEUP), o equipo de investigación desenvolveu novos índices preditivos capaces de anticipar escenarios de seca prolongada e escaseza de auga ata sete meses vista. Estes modelos contan cunha resolución de 0.25 graos, o que permite unha análise detallada das condicións hidrolóxicas na rexión.

Ademais, a FEUP aplicou machine learning para mellorar a modelización en situacións de inundacións na conca de o río Lima, con estudos completos en Arcos de Valdevez e Ponche dá Barca.

Un proxecto crave para a xestión da auga e a adaptación ao cambio climático

Cun investimento superior a 1,6 millóns de euros, RISC_PLUS segue avanzando no seu obxectivo de mellorar a resiliencia da conca do Miño-Sil #ante o cambio climático. A combinación de infraestrutura avanzada, intelixencia artificial e cooperación transfronteiriza converte a este proxecto nunha referencia para a xestión da auga na península ibérica.

A implementación destas tecnoloxías permitirá optimizar a xestión dos recursos hídricos, garantir un uso eficiente da auga e minimizar os impactos de fenómenos extremos na poboación e o ecosistema.