El programa europeo POCTEP RISC_PLUS avanza en la monitorización hidrometeorológica con nuevas estaciones de control y modelos predictivos de inteligencia artificial, mejorando la gestión de recursos hídricos y la respuesta ante fenómenos extremos.

El proyecto europeo POCTEP RISC_PLUS, cofinanciado por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER) a través del programa Interreg VI A España-Portugal (POCTEP) 2021-2027, continúa fortaleciendo la monitorización hidrometeorológica en la cuenca del Miño-Sil.

En su 16ª reunión del Grupo de Trabajo Conjunto (GTC), los socios del proyecto analizaron los avances en la instalación de nuevas estaciones de control, el desarrollo de modelos de predicción hidrometeorológica y la cooperación transfronteriza entre España y Portugal.

Nuevas estaciones de control en la cuenca del Miño-Sil

La Confederación Hidrográfica del Miño-Sil (CHMS) ha completado la instalación de cinco nuevas estaciones de control SAIH-SAICA en puntos estratégicos de Galicia y Castilla y León, sumándose a las 118 estaciones existentes en la demarcación. Estas estaciones permiten el seguimiento en tiempo real de los caudales y la predicción de eventos extremos como inundaciones y sequías.

Las ubicaciones de las nuevas estaciones son:

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

Estas infraestructuras permitirán optimizar la gestión del agua, prevenir desbordamientos y mejorar la planificación ante escenarios de crisis climática.

Inteligencia artificial para la gestión de embalses y predicción de eventos extremos

Desde la Universidad de Vigo (UVigo), el proyecto ha implementado nuevas herramientas de predicción hidrometeorológica e hidráulica, incorporando inteligencia artificial (IA) para mejorar la gestión de embalses y prever fenómenos climáticos adversos.

Entre las principales innovaciones destacan:

• Modelo de infiltración Soil Moisture Accounting, que optimiza la simulación hidrológica.
• Expansión del sistema a 30 puntos de predicción, con planes de ampliación.
• Uso de redes neuronales para gestionar embalses y optimizar la regulación de caudales.
• Extensión de la predicción a 72 horas, reforzando la capacidad de respuesta ante lluvias torrenciales e inundaciones.
• Mejoras en modelización hidráulica, aplicadas en los puntos clave del Sistema Automático de Información Hidrológica (SAIH).

Predicción avanzada de sequías y escasez de agua

Desde la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Oporto (FEUP), el equipo de investigación ha desarrollado nuevos índices predictivos capaces de anticipar escenarios de sequía prolongada y escasez de agua hasta siete meses vista. Estos modelos cuentan con una resolución de 0.25 grados, lo que permite un análisis detallado de las condiciones hidrológicas en la región.

Además, la FEUP ha aplicado machine learning para mejorar la modelización en situaciones de inundaciones en la cuenca del río Lima, con estudios completos en Arcos de Valdevez y Ponte da Barca.

Un proyecto clave para la gestión del agua y la adaptación al cambio climático

Con una inversión superior a 1,6 millones de euros, RISC_PLUS sigue avanzando en su objetivo de mejorar la resiliencia de la cuenca del Miño-Sil ante el cambio climático. La combinación de infraestructura avanzada, inteligencia artificial y cooperación transfronteriza convierte a este proyecto en una referencia para la gestión del agua en la península ibérica.

La implementación de estas tecnologías permitirá optimizar la gestión de los recursos hídricos, garantizar un uso eficiente del agua y minimizar los impactos de fenómenos extremos en la población y el ecosistema.