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¿QUÉ ES UNA MASA DE AGUA?

El término “masa de agua” es un término técnico, una unidad de evaluación o unidad de gestión definida en la Directiva Marco Europea del Agua (DMA), norma del Parlamento Europeo que  entró en vigor el 22 de diciembre de 2000.

“Masa de agua” es una división básica (una porción, una extensión, un volumen o una parte significativa y homogénea) de un curso de agua superficial o subterráneo, natural o artificial, continental o marino (aguas costeras), tanto en estado líquido como en estado sólido (glaciares, etc.).

La incorporación de una unidad de gestión como esta es categorizar (proporcionar un orden y clasificar) un número limitado de “divisiones de agua”, con el objetivo de facilitar su gestión y proceder al mantenimiento o la mejora de su estado ecológico, químico y cuantitativo (equilibrio entre extracciones y necesidades que garantiza o asegura una buena capacidad de renovación del recurso).

Con anterioridad a la DMA y al margen del ámbito especializado de la gestión del agua, el término “masa de agua oceánica” se ha utilizado y se utiliza para denominar volúmenes de agua marina, “masas” con características de temperatura y salinidad que se crean en procesos superficiales, se hunden y se mezclan con otras masas de agua en desplazamiento por las cuencas oceánicas.

La Directiva Marco del Agua (DMA)

La Directiva Marco del Agua nació con la voluntad de unificar en la Unión Europea las actuaciones relacionadas con la gestión de agua, implantar unos objetivos medioambientales homogéneos entre los Estados Miembros y establecer un marco común de actuación, un “marco legislativo que fuera coherente, efectivo y transparente”.

El primer punto de la Directiva señala que “El agua no es un bien comercial como los demás, sino un patrimonio que hay que proteger, defender y tratar como tal”, tanto en calidad como en cantidad, para garantizar su sostenibilidad en unas circunstancias de “creciente presión que supone el continuo crecimiento de su demanda, de buena calidad y en cantidades suficientes para todos los usos”.

El objetivo de su aplicación fue detener el deterioro y conseguir un «buen estado» de ríos, lagos y aguas subterráneas, protegiendo el agua en todas sus formas (superficiales, subterráneas, continentales y de transición), regenerando los ecosistemas y reduciendo su contaminación.

Clasificación de las masas de agua en la DMA
Aguas superficiales y subterráneas
  • Aguas superficiales: todas las aguas continentales no subterráneas, aguas de transición y aguas costeras.
  • Masa de agua superficial: parte diferenciada y significativa de agua superficial (totalidad o parte de lago, embalse, corriente, río o canal; aguas de transición o tramo de aguas costeras).
  • Aguas subterráneas: todas las aguas que se encuentran bajo la superficie del suelo en la zona de saturación.
  • Masa de agua subterránea: volumen claramente diferenciado de aguas subterráneas en un acuífero o acuíferos.
Aguas continentales, de transición o costeras
  • Aguas continentales: masas de agua quietas o corrientes en superficie y todas las aguas subterráneas.
  • Aguas de transición: masas de agua superficiales próximas a la desembocadura de los ríos, parcialmente salinas, pero con notable influencia de flujos de agua dulce.
  • Aguas costeras: masas de agua superficial “situadas hacia tierra desde una línea cuya totalidad de puntos se encuentra a una distancia de una milla náutica mar adentro desde el punto más próximo de la línea de base que sirve para medir la anchura de las aguas territoriales y que se extienden, en su caso, hasta el límite exterior de las aguas de transición”.
Masas de agua artificial o muy modificada
  • Masa de agua natural: masa de agua que mantiene su hidromorfología y características ecológicas originales.
  • Masa de agua muy modificada: masa de agua superficial que ha experimentado un cambio sustancial producido por la actividad humana.
  • Masa de aguas artificial: masa de agua superficial creada por la actividad humana.
Masa de agua, cuenca hidrográfica y demarcación hidrográfica

Una masa de agua es una unidad básica de evaluación o de gestión, desde un río o una parte de un río (agua natural “dulce” que fluye en superficie o subsuelo) o un embalse (masa de agua “dulce” artificial quieta en superficie), hasta una masa de agua de transición (masa de agua superficial parcialmente salina próxima a la desembocadura de los ríos) o costera (masa de agua marina).

Una cuenca hidrográfica es, según definición de la Directiva Marco Europea, una “superficie de terreno cuya escorrentía superficial fluye en su totalidad a través de una serie de corrientes, ríos y, eventualmente, lagos hacia el mar por una única desembocadura, estuario o delta” y, por tanto, es o puede ser también una serie de masas de agua de distinta naturaleza.

La definición de cuenca hidrográfica no incluiría los acuíferos al no ser ni una superficie, ni necesariamente “desembocar” en el mar, menos aún en un único punto; sin embargo, las aguas subterráneas suelen incluirse también en dicho término.

Una demarcación hidrográfica es “la zona marina y terrestre compuesta por una o varias cuencas hidrográficas vecinas y las aguas de transición, subterráneas y costeras asociadas a dichas cuencas”.

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Concedido el Premio Abel, el Nobel de las matemáticas

La Academia Noruega de Ciencias y Letras ha otorgado recientemente el Premio Abel 2021 a László Lovász (1948), miembro del Instituto de Matemáticas Alfréd Rényi y de la Universidad Eötvös Loránd de Budapest, y a Avi Wigderson (1956), investigador del Instituto de Estudios Avanzados de Princeton, EE.UU.

Los cinco integrantes del comité de expertos de la Academia Noruega han concedido el Premio Abel, dotado con 7,5 millones de coronas noruegas (unos 735.000 euros) y considerado el Nobel de las matemáticas, a dos pioneros de la unión entre las matemáticas y la computación “por sus contribuciones fundacionales a la ciencia computacional teórica y a la matemática discreta, y por su papel destacado en la configuración de éstas como campos centrales de la matemática moderna”.

El Premio Abel se estableció el 1 de enero de 2002 con el objetivo de reconocer la labor científica destacada en el campo de las matemáticas y se otorgó por primera vez el 3 de junio de 2003 al matemático francés Jean Pierre Serre (1926), por su contribución a la geometría algebraica, la teoría de números y la topología.

“Lovász y Wigderson han liderado este avance durante las últimas décadas. Su trabajo se entrelaza en muchos sentidos y, en particular, los dos han contribuido en gran medida a entender la aleatoriedad en computación y a explorar los límites de la computación eficiente. Gracias a su liderazgo, la matemática discreta y el campo relativamente joven de la informática teórica se han consolidado como áreas centrales de la matemática moderna”, ha manifestado el presidente del Comité Abel, Hans Munthe-Kaas, en un comunicado.

Ambos forman parte de una generación de matemáticos que en la década de 1970 se dio cuenta de que las matemáticas discretas tenían en la informática una nueva área de aplicación.

Hoy en día, los algoritmos y los aspectos de seguridad de Internet son una parte integral de la vida cotidiana de todos nosotros. El trabajo de László Lovász y Avi Wigderson ha desempeñado un papel importante en este desarrollo, tal como se señala en la web de la Academia Noruega de Ciencias y Letras.

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Aplicaciones de la Plataforma AIBLOCKS4WATER en la gestión del agua

Las aplicaciones del software  de predicción y control AIBLOCKS4WATER son aquellas que dan respuesta a tres vectores-riesgo fundamentales: inundaciones, sequías y episodios de contaminación.

El software de Neurite es una herramienta innovadora para la previsión de reservas y el control de caudales ecológicos en situación de sequía; para la predicción, el control y la gestión de inundaciones; y para la previsión de episodios de contaminación tanto de ríos, como de acuíferos.

La tecnología que hay detrás de la plataforma AIBLOCKS4WATER está basada en la combinación de bloques de algoritmos con bloques de inteligencia artificial.

La alimentación previa de estos bloques de aprendizaje profundo permite, en primer lugar, interpretar y entender las relaciones entre los datos introducidos y, en segundo lugar, emplear esos conocimientos para llevar a cabo predicciones inmediatas y con un alto grado de exactitud.

  • Para evaluar el efecto de determinadas obras civiles, como puentes o desviaciones del cauce.
  • Para llevar acabo la gestión más óptima ante una situación de fuertes precipitaciones.
  • Para evaluar el efecto de un incremento de caudal del río.
  • Para prever con suficiente antelación la posibilidad de inundaciones.
  • Para facilitar la planificación y el desarrollo de acciones encaminadas a paliar los efectos de una inundación.
  • Para definir o negociar las reglas de desembalse según sean las necesidades antrópicas y medioambientales.
  • Para evitar que el uso desmedido de un acuífero conlleve la inutilización de pozos próximos.
  • O para alertar de manera temprana sobre fenómenos de contaminación, tanto de ríos, como de acuíferos.

SEQUÍA

Previsión de reservas

  • Escenarios para determinar o solicitar en situaciones de sequía la concesión de derivaciones en el río, para que puedan ser atendidas de la manera más adecuada todas las concesiones, tanto para riego, abastecimiento o industria, como para mini centrales eléctricas y actividades lúdicas.
  • Escenarios para definir o negociar las reglas de desembalse en función de las necesidades antrópicas y medioambientales, para que el embalse disponga de suficiente “capacidad llena” como para soportar un determinado episodio de sequía, y suficiente “capacidad vacía” como para poder laminar una fuerte avenida.
  • Escenarios para determinar o solicitar la concesión de explotaciones de acuíferos (pozos) y evitar que el uso conjunto del acuífero (riego, abastecimiento y/o industria) provoque un descenso de su nivel por debajo de la rejilla del pozo y conlleve la inutilización de pozos próximos.

Previsión de contaminación por episodios de sequía

  • Alerta temprana de salinización de pozos costeros por intrusión marina cuando, por sobreexplotación, descienda el nivel del acuífero y se produzca la entrada del agua de mar, de mayor densidad, por debajo del acuífero, para que se puedan tomar las medidas oportunas, desde avisar a los usuarios de los pozos, como inyectar agua reutilizada, etc.
  • Alerta de incremento de niveles de contaminación en ríos provocado por el descenso de caudales y mantenimiento de carga contaminante de las industrias o núcleos urbanos que vierten en él, para que se pueda prevenir a los usuarios aguas abajo o incrementarse el caudal mediante acciones de desembalse.

Control de caudales ecológicos en ríos

  • Anticipación de las situaciones en las que el concesionado no está dejando pasar por el río el caudal ecológico, para que la inspección pueda optimizar su eficacia, actuar de manera pertinente y evidenciar el uso abusivo de la concesión.
  • Identificación de aquellas concesiones que producen energía eléctrica por debajo de lo que sería un óptimo uso del caudal de la concesión, dado un determinado equipamiento.

CONTAMINACIÓN

Previsión de episodios de contaminación

Alerta temprana de fenómenos de contaminación, tanto de río (vertido incontrolado aguas arriba), como de acuífero por contaminación directa (inyección en pozo) o indirecta (conexión con río contaminado o infiltración de agua en terrenos previamente contaminados)

Gestión de permisos

Escenarios para determinar o solicitar vertidos en río, de modo que se pueda evaluara priori el efecto que pueden tener determinados vertidos como carga contaminante durante episodios de sequía.

Gestión de episodios de contaminación

Información sobre los puntos más probables de origen de la contaminación, con el objetivo de que se incremente la eficacia de las inspecciones.

INUNDACIONES

Planificación del dominio público hidráulico

  • Escenarios para determinar o solicitar actuaciones en cauce público, para que se pueda evaluar a priori el efecto que determinadas obras civiles, como, por ejemplo, puentes o desviaciones del cauce, puedan tener sobre la lámina de agua de río.
  • Escenarios para determinar o solicitar actuaciones en cauce público, para que se pueda evaluar a priori el efecto que un incremento de caudal de río (una crecida o avenida) pueda tener sobre futuras urbanizaciones como, por ejemplo,  edificaciones, industrias, parkings, campings, etc., próximas al cauce del río. 

Gestión de inundaciones

  • Información veraz y actualizada para facilitar la planificación y el desarrollo de acciones encaminadas a paliar los efectos de una inundación, como, por ejemplo, el desalojo de márgenes o la regulación mediante cierre de embalses.

Previsión de inundaciones

  • Alerta temprana de situaciones de inundación a partir de predicciones meteorológicas para que se pueda prever con suficiente antelación la posibilidad de inundaciones aguas abajo, y se puedan llevar a cabo las medidas oportunas, como el desalojo de márgenes o la regulación mediante cierre de embalses.
  • Escenarios para la definición o la negociación de las reglas de desembalse, para que se pueda realizar la gestión más óptima ante una situación de fuertes precipitaciones y que el embalse disponga de suficiente “capacidad vacía” como para retener una avenida extraordinaria.

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DÍA INTERNACIONAL DE LA MUJER: ¿PARIDAD EN EL SECTOR DEL AGUA?

¿La profesión de piloto de aviación es una profesión de hombres? ¿La de azafata de vuelo es un trabajo de mujeres? ¿Es mejor una maestra que un maestro? ¿Por qué hay más de un 90% de varones en las aulas de informática y son tan pocas las mujeres que se decantan por las ingenierías?

En 8 de cada 10 viviendas de Asia, África y América son las mujeres (y las niñas) las que proveen de agua a sus familias, especialmente en las extensas zonas rurales donde no se dispone de infraestructuras que faciliten el acceso al agua potable.  

Son ellas las que emplean buena parte de su tiempo y de su energía en localizar, acarrear, almacenar, administrar y darle utilidad al agua: para saciar la sed y para preparar la comida; para la higiene personal y el saneamiento; para el riego de los pequeños huertos y para mantener con vida al ganado.

¿Por qué? ¿Por qué  las  mujeres son las responsables de llevar a cabo la gestión el agua?

Probablemente, porque, siendo como es una labor durísima, forma parte de las tareas que a las mujeres les son impuestas por el hecho de nacer mujeres, es decir, porque ese es el rol (el de hacerse cargo del cuidado y la supervivencia de sus hijos y de sus mayores), que la sociedad les obliga a asumir desde pequeñas.

EN EUROPA SOMOS DIFERENTES…, ¿O NO?

En España, solo 1 (o algo menos) de cada 5 estudiantes de ingeniería es mujer, en la carrera de ingeniería informática las estudiantes son 1 de cada 10, y en la de matemáticas son un poco más del 30% del alumnado.

¿Por qué? ¿Por qué las jóvenes de nuestro país y del mundo industrializado en general no se sienten atraídas por las carreras universitarias técnicas y, en cambio, son mayoría en las de Humanidades, Ciencias Sociales y  Ciencias de la Salud?

Según un estudio titulado Gender stereotypes about intellectual ability emerge early and influence children’s interests y publicado por la revista Science, los estereotipos más comunes asocian la capacidad intelectual de alto nivel (la brillantez, la genialidad, la inteligencia) con los hombres más que con las mujeres.

De modo que, influidas por la sociedad y su entorno, a partir de los 6 años las niñas empezarían a creerse menos brillantes que sus compañeros varones y, por tanto, menos dotadas para las carreras que consideran de mayor dificultad.

“En los primeros años de escolarización, tanto niñas como niños asumen que hay trabajos más o menos apropiados para hombres y mujeres”

Muy pronto, en los primeros años de escolarización, tanto niñas como niños asumen que hay trabajos más o menos apropiados para hombres y mujeres, además de trabajos u ocupaciones para los que estarían más o menos dotados según sean niños o niñas.

Estas ideas, estos prejuicios que sostienen que hay trabajos más masculinos y trabajos más femeninos llegan a los niños y niñas en sus primeros años de vida a través de los adultos con los que se relacionan.

En un estudio realizado en España en 2019 titulado Roles y estereotipos de género en la enseñanza de materias STEM en las opiniones del futuro profesorado de primaria y secundaria, se pone de manifiesto que una parte considerable del profesorado consideraría que las chicas son mejores para dedicarse a la educación, a las carreras humanísticas y a las ciencias sociales, y que los chicos son más aptos para dedicarse a las matemáticas, la tecnología y la informática.

¿ES NECESARIA LA PARIDAD ENTRE HOMBRES Y MUJERES EN EL SECTOR HÍDRICO?

El Día Internacional de la Mujer se celebra cada 8 de marzo en casi todo el mundo, con el objetivo de llamar la atención sobre la situación de discriminación que las mujeres viven de manera más o menos evidente y generalizada.

Al principio, el día 8 de marzo se reivindicaba el sufragio universal (el derecho al voto), el derecho a la propiedad, el derecho a la participación en política…, hoy también se reivindica la paridad, es decir, una participación equilibrada de hombres y mujeres en política, actividades económicas, profesionales y académicas, especialmente cuando están vinculadas a la toma de decisiones.

El sector del agua, nuestro sector, se nutre especialmente de profesionales vinculados con  las ingenierías y las carreras técnicas, estudios especializados que mayoritariamente son seguidos por alumnos varones. No es de extrañar, por tanto, que sea el nuestro un sector muy masculinizado.

En cualquier sector, incluido el hídrico, lo deseable, aquello por lo que deberíamos trabajar, es que se den las condiciones para que haya una auténtica igualdad de oportunidades, sin prejuicios que pongan barreras a las vocaciones o impedimentos al talento.

Ni en el sector hídrico ni en ningún otro sector de la economía, la política o la ciencia… podemos permitirnos el “lujo” de que se pierda el talento individual de una parte muy importante de la sociedad.

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“Mind the gap” (Cuidado con el hueco) (I)

En 2016 murió Phil Sayer, la muy conocida voz  del aviso “Mind the gap” grabado en los años 80 y que se ha escuchado desde entonces en los ferrocarriles británicos y en la mayoría de las estaciones del metro de Londres, salvo “Embankment”, que conserva la grabación original de 1968 por motivos realmente entrañables.

El aviso “Mind the gap” resuena en las estaciones de metro a cada llegada de un convoy, advirtiendo a los viajeros de que al bajar o subir del vagón deben tener cuidado con el “gap”, el hueco, el espacio vacío, la distancia que hay entre el andén y el vagón.

 “También en la gestión del agua se producen “gaps”, espacios vacíos o huecos que, si son ignorados, pueden resultar peligrosos

Como en las estaciones del laberíntico metro de Londres, también en la gestión del agua se producen “gaps”, espacios vacíos o huecos que, si son ignorados, si no son tenidos suficientemente en cuenta, entrañan un riesgo que puede resultar muy peligroso.

En este primer artículo de la serie “GAPS” nos proponemos identificar uno de los huecos con los que hay que “andar con cuidado”, un vacío, una distancia a veces insalvable, que se produce entre datos, información y conocimiento.

DATOS, INFORMACIÓN, CONOCIMIENTO… ¡CUIDADO CON EL HUECO!

Suponer que datos, información y conocimiento son sinónimos, es decir, que significan o son lo mismo, es no percatarse del hueco, de la brecha que distancia cada uno de estos términos.  

Quizá gracias a la voz de aviso o por puro instinto, en el metro de Londres los turistas no acostumbramos a sufrir percances al subir o bajar del vagón. Sin embargo, somos muchos los que en la primera visita nos extraviamos al no advertir que por un mismo andén pueden pasar trenes que forman parte de distintas líneas y que conducen, cómo no, a diferentes destinos.

Y no es que a los turistas o a los viajeros no se nos proporcione un generoso cóctel de datos.

Al contrario, tanto en la estación como en el interior del vagón disponemos de datos en abundancia y de lo más variado: la hora exacta, la temperatura interior y la exterior, el intervalo de tiempo entre una y otra estación, el número máximo de pasajeros de pie o sentados… y el nombre de la última estación de la línea.

Todo ellos son datos, sí, pero ¿son relevantes?, ¿todos?, ¿en qué circunstancias?, ¿solucionaría en algo nuestro despiste (Este convoy, ¿adónde me lleva?) que los responsables del metro de Londres nos proporcionaran la hora con una precisión de centésimas de segundo, o que nos revelaran la media y varianza de la temperatura en un mes, así como su distribución espacial a lo largo del andén, o el peso equivalente al número de ocupantes que permanece en cada vagón a medida que estos entran o salen del vagón o del tren?

“Son datos, muchos datos. Pero, ¿mejoraría en algo nuestra capacidad orientarnos el disponer de todos ellos en todo momento?

Son datos, muchos datos. Pero, ¿mejoraría en algo nuestra capacidad orientarnos el disponer de todos ellos en todo momento?

Obviamente, no: con “datos” (muchos datos, ingentes cantidades de datos) no vamos a solucionar nuestras dificultades.

Los datos son signos materiales y convencionales que carecen de significado en sí mismos: difícilmente podremos deducir de una sarta de ceros y unos si estamos contemplando el balance de una empresa o un poema.

La información es una forma de conocimiento descriptivo, descontextualizado, libre de emociones, neutral en cuanto a valores y, con frecuencia, conceptualmente abstracta.

El conocimiento, a su vez, ni es solo una ristra de datos, ni es únicamente información abstracta: el conocimiento, para ser realmente conocimiento, debe ser útil; y para ser útil, es necesario que la información esté contextualizada y que la intervención del experto le dé sentido y la convierta en una valiosa herramienta. 

NO LO LLAMEMOS “CONOCIMIENTO” MIENTRAS SOLO SEAN “DATOS”

Para la gestión del agua, por ejemplo, se cuenta con multitud de sensores que proporcionan datos de temperatura, de nivel de río, de profundidad del acuífero o de intensidad de lluvia; satélites que suministran datos sobre el espesor de nieve, la humedad del suelo…, pero el agricultor, para gestionar su cultivo, que es lo que le interesa, precisa disponer de conocimiento muy concreto: ¿cuándo y cómo va a llover?, ¿qué cantidad de agua dispondrá en el canal o en el pozo?, ¿cuántos días seguidos estará sin precipitaciones y cuáles serán las temperaturas de los próximos días, semanas o meses.

El salto de los sensores a la necesidad de información del agricultor, del dato a la información, de la información al conocimiento es evidente, enorme, pero no insalvable,

Se requiere una cadena continua entre los sensores meteorológicos, las imágenes de satélite o radar y las previsiones climáticas; entre previsiones climáticas y previsiones hidrológicas; y también entre estas y la evolución futura del caudal en superficie o el nivel del acuífero; para finalmente, entre toda esta información encadenada, cubrir el último salto: el salto hacia el conocimiento del agricultor, es decir, la elaboración experta de los criterios que le ayuden a una mejor gestión de su parcela concreta en un momento dado.

Una cadena similar se podría establecer para la gestión de desembalses en avenidas, manejo de depuradoras, plantas de tratamiento de agua, etc. Todos estos casos comparten unas necesidades parecidas de información, y unas necesidades específicas de cada sector: por ello, la información debe orientarse por su utilidad para generar conocimiento.

Salvar estas brechas requiere no solo una homogeneización en los datos que los hagan fácilmente interpretables y manejables, sino también una estandarización en la forma de transmitir el conocimiento.

Es necesario, pues, una disponibilidad tanto de datos como de algoritmos para que en cada caso concreto se pueda utilizar el conocimiento de la comunidad tecnocientífica de forma sinérgica.

Actualmente, hemos alcanzado el paradigma de los datos abiertos, del Open Data, pero nos falta iniciar el nuevo paradigma: el del conocimiento abierto, el Open Knowledge, un intercambio de información con sentido y no una mera, aunque indispensable, exposición de los datos.

Digitalizar no es perjudicial, pero no es la solución si no convertimos los datos en información y éstos en conocimiento.

“Mind the gap” resuena en las estaciones de metro a cada llegada de un convoy, advirtiéndonos de que debemos tener cuidado con el “gap”, el hueco, el espacio vacío, la distancia que hay entre… el dato y el conocimiento.

Allá por 1934, T. S. Eliot se preguntaba en El Primer Coro de la Roca:

«¿Dónde está la vida que hemos perdido viviendo?
¿Dónde está la sabiduría que hemos perdido en conocimiento?
¿Dónde está el conocimiento que hemos perdido en información?»

Neurite, especialistas con más de 30 años de experiencia trabajando con confederaciones hidrográficas.

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EL PÓKER DEL AGUA (I)

El Póker del Agua es un “juego” durante el cual se toman decisiones sobre cómo actuar en un embalse ante una situación de fuertes lluvias: la partida la juegan tres tipos, y un cuarto personaje, en su papel de croupier, extrae cartas de la baraja y las va colocando sobre la mesa.

Hoy hay partida de póker y TG lo sabe desde hace días. No se trata de una partida de póker corriente. No se celebra en Las Vegas ni en Montecarlo. Y a pesar de que hay mucho en juego, incluidas grandes cantidades de dinero, poca gente conoce su existencia.

TG es un jugador habitual, podríamos decir que imprescindible, pero está nervioso, siempre lo está. Y de camino a la partida repasa las jugadas, las posibilidades, los diferentes escenarios, porque va a necesitar toda su agilidad mental, primordial para jugar bien sus cartas cuando llegue el momento.

Al llegarte saluda al croupier y a los jugadores que van a participar. Se conocen bien, son muchas partidas en el Póker del Agua, un juego en el que se decide el futuro de cientos, de miles de personas, y se toman trascendentes decisiones sobre cómo actuar en un embalse ante una situación de fuertes precipitaciones.

El croupier inicia la partida destapando sucesivas cartas:  informes técnicos que va colocando sobre la mesa de juego.

Como en todo póker descubierto, el croupier inicia la partida destapando sucesivas cartas: informes técnicos que va colocando sobre la mesa de juego.

El Póker del Agua

La primera carta en la mesa no es buena para TG. Hay una borrasca (¿Dora, Ernest, Filomena, Gaetan, Hortense, Ignacio…?), pero parece que está alejada de la cuenca.

TG decide no apostar: no abrirá las compuertas de los embalses y permitirá que se embalse la lluvia.

RR, el jugador sentado a su derecha, está contento con esa decisión: a los regantes les interesa, cuanta más agua en el embalse, mejor. El temor a una sequía y a sus terribles repercusiones sobre los cultivos, siempre está presente.

A RH también le parece una  buena jugada, para los hidroeléctricos mucho mejor un caudal tranquilo y constante en el río.

“Nueva carta: todo cambia. Las predicciones meteorológicas indican que la borrasca se acerca, y parece una borrasca de las importantes.

CL se conforma también con pasar. El clima es el jugador más impredecible y también el más potente.

Sobre la mesa, una nueva carta: el escenario cambia por completo. Las predicciones meteorológicas indican que la borrasca se aproxima, y parece una borrasca de las importantes.

CL sube un poco la apuesta. TG está inquieto y también acepta subirla: vaciará moderadamente el embalse. Si embalsara toda el agua que parece que ha de llegar con esta borrasca, podría quedarse sin resguardo para laminar una posible avenida, es decir, para retener el agua y soltarla de forma progresiva y evitar así inundaciones aguas abajo de la presa.

RR se opone y pasa: un desembalse rápido, aunque sea pequeño, es algo que difícilmente podrán aprovechar para el regadío de sus cultivos.

Pero RH acepta la jugada y se levanta de la mesa, móvil en mano, para dar instrucciones a sus centrales:

—Turbinad, que viene un primer desembalse y no lo podremos aprovechar si no nos damos prisa –ordena a su gente.

La última carta es definitiva: los sensores de caudal del río en cabecera de cuenca empiezan a subir”

La última carta es definitiva. Los sensores de caudal del río en cabecera de cuenca empiezan a subir con una velocidad preocupante.

RR y RH se levantan de sus sillas y abandonan la partida: la apuesta es demasiado alta, hay demasiado riesgo como para anteponer sus intereses.

Ahora TG está solo frente a CL. Siempre lo está en situaciones de emergencia. Los Representantes de los Regantes y de los Hidroeléctricos solo están presentes en las comisiones de desembalse, un par de veces al año. Pero en situación de alerta, TG los tiene presentes en su mente, cuando se enfrenta a un dilema de enorme trascendencia: la decisión que nunca le gusta tener que tomar.

Si abre al máximo las compuertas del embalse, toda esa agua que se ha ido embalsando durante tantos meses se irá al mar en cuestión de horas, sin poderse aprovechar, con riesgo de quedarse sin agua para paliar una futura sequía.

Por el contrario, si ordena cerrar las compuertas, podría aumentar el nivel del embalse y disponer de agua para todo un año, o incluso dos.

Pero si la lluvia es más intensa de lo que se prevé, entonces no tendrá capacidad para aguantar todo el volumen que le viene encima, y deberá dejar que el agua sobrante pase por encima de la presa, quizá inundando los pueblos.

Esta partida no se juega en uno de los famosos torneos de Las Vegas o de Montecarlo. TG no está en un gran casino ni en un hotel glamuroso…, y ahora debe jugar a ciegas, como tantas otras veces”

Esta partida no se juega en uno de los famosos torneos de Las Vegas o de Montecarlo. TG no está en un gran casino ni en un hotel glamuroso, sino en una sala de Telecontrol, ordenador y teléfono en mano.

Sí, TG dispone de muchas observaciones, muy costosas, con mucha precisión, pero… ahora debe jugar a ciegas, como tantas otras veces.

¡Cuánto le gustaría que en este momento apareciera sobre la mesa una nueva carta!

NEURITE

Suspira y sueña con el día en que se ponga sobre la mesa una carta más, una carta de calidad, que le permita disponer de una buena mano, con modelos de predicción fiables, una carta que lo hiciera todo más fácil y seguro… un modelo digital con el que jugar sus cartas sin que tuviera consecuencias reales, algo que se pareciera tanto a la realidad como un gemelo a otro.

De vuelta a casa, observa su reflejo en un escaparate y sonríe: quizá sea el peso de la responsabilidad lo que encorva su espalda. A TG, Técnico de Guardia de la Administración, solo le falta la capucha y las gafas negras para parecer un jugador de póker profesional salido de una película de cine negro.

  • Este relato es una ficción, fruto de la imaginación de su autor, y, de ningún modo, pretende reflejar situaciones reales pasadas, presentes o futuras.
  • Publicado en iAgua el día 16/02/2021

Neurite, soluciones de software

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¿ES POSIBLE DESARROLLAR UN GEMELO DIGITAL DE CUENCA HIDROGRÁFICA?

Desarrollar un Gemelo Digital de Cuenca Hidrográfica que permita predecir virtualmente lo que sucederá en el mundo físico y, gracias a ello, mejorar la toma de decisiones y optimizar la gestión, es un objetivo alcanzable: nuevos desarrollos, como los llevados a cabo por Neurite, se enfocan en esa dirección.

¿Es posible desarrollar un Gemelo Digital de Cuenca Hidrográfica?

La respuesta rápida y simple es: “Sí, es posible, porque en el mundo digital todo es posible”.

Sin embargo, tan pronto como respondemos a la pregunta, nacen nuevos interrogantes: puede que sea posible desarrollar un Gemelo Digital de Masa de Agua que permita predecir virtualmente lo que sucederá en el mundo físico, pero ¿qué dificultades entraña?, ¿podemos superarlas?, ¿hasta qué punto resultarían costosas?

Empecemos por recordar que un Gemelo Digital o Digital Twin es una réplica digital de una entidad física, una replica virtual que se mantiene “viva”, siempre actualizada gracias a los datos, la información, que se le incorpora en tiempo real.

Los beneficios y las ventajas de contar con un gemelo digital son evidentes y conocidos: un gemelo digital permite simular el comportamiento de un sistema, de una instalación, de un proceso o de un producto, proyectarnos hacia el “futuro” y explorar escenarios hipotéticos (escenarios what-if, ¿qué pasaría si..?), para, adelantándonos a posibles cambios, dificultades o problemas, tomar en cada momento las mejores decisiones y, como consecuencia, mejorar e incrementar la eficiencia de la gestión del agua.

Un gemelo digital se articula en torno  a cuatro partes: la realidad física (modelo físico), la realidad virtual (modelo digital), la conectividad necesaria entre ambas realidades, y un entorno integrado de información. De ahí que se reconozcan como sus principales características la conectividad, la homogenización, la reprogramación y la inteligencia.

Conectividad e información

La conectividad, entendida como la conexión entre el mundo físico y su gemelo digital, es una condición tan imprescindible como factible, debido a que la mayoría de las cuencas de los países desarrollados se encuentran monitorizadas e, incluso, algunas lo están de forma intensa, gracias a la generación de datos en tiempo real mediante sensores.

  • Las agencias meteorológicas suelen tener una amplia información del comportamiento del clima, tanto a nivel local como continental: contamos, por ejemplo, con las predicciones que la UE proporciona para el clima a partir de datos en estaciones, radares y satélites.
  • Los organismos gestores de cuenca monitorizan cantidad y calidad de agua en varios puntos de los ríos embalses y acuíferos.
  • Las depuradoras, así como las plantas de tratamiento, embalses y centrales hidroeléctricas controlan, mediante sistemas SCADA, prácticamente cualquier fase del proceso.

La información necesaria existe. Por tanto, un verdadero gemelo digital de cuenca debería contar con datos actualizados vinculados con todos los elementos que intervienen de forma significativa en la cuenca:

  • Fenómenos meteorológicos (lluvia, temperatura, nieve, etc.).
  • Comportamiento físico (caudal y nivel en ríos, acuíferos, etc.).
  • Concentración de sustancias (PH, temperatura, etc.).
  • Comportamiento por causas antrópicas (caudal derivado del río a otros usos, o incorporado por retornos de riego o depuradoras, desembalses, vertidos, etc.).

Homogenización, inteligencia y reprogramación: tenemos los datos, pero ¿los podemos “compartir”?

Dado que la conectividad, la conexión entre el mundo físico y su gemelo digital, es factible, la dificultad estriba en la homogenización, porque la digitalización y almacenamiento de los datos en red es factible, pero no es suficiente: la información debe compartirse, pero cada centro de recogida de información utiliza sus propios protocolos para gestionar sus datos, estructurados de la forma que mejor se adapta a sus objetivos.

Y no solo eso: además, un gemelo digital de cuenca debería interactuar con otros posibles gemelos digitales de presas, depuradoras, centrales hidroeléctricas, plantas de tratamiento, industrias demandantes de agua, pozos de abastecimiento y regadío, etc.

Los datos se ofrecen abiertamente, pero ello no quiere decir que se compartan. Son silos de información con apariencia abierta: existen muchos protocolos, pero pocos estándares.

¿Cuál es la solución? Una plataforma colaborativa mediante pasarelas de información que integren modelos numéricos.

La inteligencia y la reprogramación, características básicas de un gemelo digital, presuponen la existencia de un modelo numérico que integre los datos y los convierta en información.

Soluciones colaborativas y pasarelas de información

Desde la aparición de los ordenadores, han existido modelos numéricos que trataban de modelar el comportamiento de fenómenos físicos. Sin embargo, estos modelos no se han extendido, en parte porque su desarrollo requiere un esfuerzo económico considerable y, en parte, por su carácter estático.

¿Por qué estático? Porque una vez completado, el modelo permanece desconectado del flujo de datos futuros y, además, los modelos no suelen conectarse entre sí: modelos de predicción de lluvia no encajan con los modelos de hidrología superficial de río, y estos se “llevan mal” con los modelos de hidrología subterránea de acuíferos, y, aunque en el mercado aparezcan de vez en cuando soluciones “todo en uno”, estas soluciones conllevan una dependencia indeseada de un único proveedor, es decir, de un único modelo.

La tecnología actual, con el IoT (Internet ofThings o Internet de las Cosas), apunta a soluciones colaborativas, no a soluciones integrales.

Un gemelo digital de cuenca solo tiene sentido si se crean pasarelas de homogenización entre silos tan herméticos como la monitorización del clima, del agua superficial, subterránea, depuradoras, embalses, etc., así como pasarelas entre modelos de flujo, transporte, contaminación en acuíferos y ríos, o procesos de toma de decisión en embalses.

Y todo ello debe conectarse en tiempo real, cuya escala es obviamente distinta para cada actor y debe estar disponible por y para todos.

Plataforma de colaboración de información y de procesos, de algoritmos y de modelos

No es fácil conseguirlo, pero nuevos desarrollos como los de Neurite convierten en un objetivo alcanzable la posibilidad de desarrollar un autentico gemelo digital de cuenca.

¿Cómo?

Estableciendo una plataforma de colaboración de información y de procesos, de algoritmos y de modelos, que no requieran grandes transformaciones de los sistemas que existen actualmente, pero que permitan la máxima colaboración, consumiendo datos de diferentes actores y compartiendo su información con otros.

No se trata de demoler silos, sino sólo de comunicarlos entre sí, aceptando su forma modular, para que pueda optimizarse la gestión de la masa de agua, permitiendo realizar previsiones y plantear escenarios what-if, en definitiva, para conseguir un gemelo digital de cuenca que permita adelantarse a cambios y dificultades, tomar en cada momento las decisiones óptimas y, como consecuencia, mejorar e incrementar la eficiencia en la gestión de los recursos.

Neurite, soluciones de software

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PREDICCIÓN Y CONTROL DE SEQUÍAS, INUNDACIONES Y EPISODIOS DE CONTAMINACIÓN

Los periodos de sequía, muy frecuentes a lo largo del último siglo, suponen un enorme impacto social, económico y medioambiental, mientras que las inundaciones son la catástrofe natural que mayores daños genera en España. Sin embargo, sus consecuencias  siempre parecen “cogernos por sorpresa”. ¿Por qué? ¿Necesitamos “más” información o información de “más calidad”?

Dora, Ernest, Filomena, Gaetan, Hortense, Ignacio… son los nombres de las borrascas que han “visitado” o visitarán nuestros territorios los últimos meses de 2020 y los primeros de 2021.

Muy bajas temperaturas, precipitaciones con picos de gran intensidad, vientos fuertes o muy fuertes, granizadas, grandes volúmenes de nieve…, todo ello tras un año, el 2020, que, según la Agencia Estatal de Meteorología (AEMET), ha sido el más cálido desde que hay mediciones, por encima del anterior récord del año 2019.

Es probable que a los ciudadanos, en general, estas borrascas nos hayan sorprendido por su intensidad o por las consecuencias de sus características extremas, pero, en realidad, se trataba de borrascas “previstas”.

Puede que las borrascas nos hayan sorprendido por su intensidad o por sus consecuencias, pero, en realidad, se trataba de borrascas que habían sido previstas.

Tan previstas, que incluso fueron “bautizadas” con antelación por, en este caso, los servicios meteorológicos de España, Francia, Portugal y Bélgica.

Y si fueron bautizadas fue, precisamente, porque los meteorólogos les atribuyeron un gran poder para destruir, es decir, para impactar sobre bienes, personas y/o espacios naturales.

Según el Ministerio para la Transición ecológica  “las inundaciones son la catástrofe natural que mayores daños genera en España. Según el Consorcio de Compensación de Seguros y el Instituto Geológico y Minero de España, en nuestro país, los daños por inundaciones se estiman en total en una media de 800 millones de euros anuales”.

En cuanto a los periodos de sequía, muy frecuentes a lo largo del último siglo, sabemos que pueden suponer y suponen un impacto social, económico y medioambiental enorme, con grandes pérdidas para sectores como el agrícola o el turístico

Sin embargo, según los expertos, el clima no es el responsable único de los efectos de los eventos extremos, tanto de los  excesos (las inundaciones), como de las escaseces (las sequías).

Es la falta de planificación o la planificación inadecuada la mayor responsable de que los efectos de ciertos episodios climáticos tengan mayor o menor trascendecia.

Es en el presente cuando construyes el futuro

Es ahora, en el presente, cuando podemos y debemos tomar las decisiones que nos permitan minimizar los daños relacionados con las incidencias meteorológicas del futuro.

Pero la gestión óptima del agua requiere de un conocimiento preciso que permita una previsión de lo que puede llegar a ocurrir en horas, días o meses en cada uno de los puntos del río o del acuífero, un conocimiento que tenga en cuenta tanto los fenómenos físicos, como los derivados de la acción humana.

AIBLOCKS4WATER es una herramienta que hace posible transformar los datos en conocimiento útil que ayuda en la toma de decisiones, con un sistema que combina inteligencia artificial e inteligencia humana.

Es un software pionero e innovador con el que es posible llevar a cabo una predicción y un control realmente efectivos, para gestionar masas de agua superficiales y subterráneas, protegerlas en cantidad y en calidad, y asegurar más y mejor su sostenibilidad.

Disponer del conocimiento con suficiente antelación, permite:

  • Prever el efecto que determinadas obras civiles, como puentes o desviaciones del cauce, puedan tener sobre la lámina de agua de río.
  • Definir las reglas de desembalse, para que se pueda realizar la gestión más óptima ante una situación de fuertes precipitaciones.
  • Calibrar las consecuencias que un incremento de caudal de río pueda tener sobre futuras urbanizaciones.
  • Determinar los mecanismos que contruyan a preservar el caudal ecológico del río evitando el uso abusivo de las concesiones.
  • Advertir de los puntos más probables de origen de una contaminación, de modo que se incremente la eficacia de las inspecciones.

Solo estaremos en disposición de llevar a cabo una buena planificación, si nos basamos en información actualizada, completa y veraz, información que haga posible una gestión que se adelante a los “problemas”, que los prevea de manera concreta y detallada, y que permita tomar las decisiones más oportunas y eficaces.

Neurite, especialistas con más de 30 años de experiencia trabajando con confederaciones hidrográficas.

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Imagen cedida por Vicente González


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EL AGUA, UN DERECHO ESENCIAL

Crece el consumo pero no la cantidad de precipitaciones y agua disponible. En estas circunstancias, se hace imprescindible una nueva y mejor gestión del agua, basada en decisiones tomadas a partir de información exacta y actualizada.

Estamos tan habituados a abrir el grifo y que fluya tanta agua como nos plazca que, si un día, por algún motivo, en nuestras casas dejara de manar agua, probablemente nos parecería una situaciónentre absurda e inaceptable.

Actualmente, en pleno siglo  XXI y en la Europa más acomodada, a la mayoría de los ciudadanos europeos nos costaría imaginar cómo se vive cuando no se dispone de un suministro de agua potable fácil, abundante e ininterrumpido.

El acceso al agua, ese “bien” tan aparentemente simple con el que saciamos la sed, cocinamos o nos procuramos una higiene imprescindible es considerado un derecho, tanto por los ciudadanos como por organismos del  calado mundial de la ONU.

En noviembre de 2002, el Comité de Derechos Económicos, Sociales y Culturales de la ONU, definió el derecho al agua como “el derecho de cada uno a disponer de agua suficiente, saludable, aceptable, físicamente accesible y asequible para su uso personal y doméstico.”

En julio de 2010, la Asamblea General de las Naciones Unidas reconoció el derecho al agua y al saneamiento como un derecho humano básico, sin el cual, otros derechos de mucho más relumbre, como el derecho a la vida, a la libertad o a la igualdad, no podrían ni siquiera plantearse.

Y en 2015, la Organización de las Naciones Unidas aprobó la Agenda 2030 sobre el Desarrollo Sostenible, un programa que plantea 17 Objetivos de Desarrollo Sostenible, y, entre ellos, el sexto ODS, se centra en el agua y en la necesidad de garantizar disponibilidad, gestión sostenible y saneamiento para todos.

EN EL MUNDO, 4 DE CADA 10 PERSONAS CARECEN DE ACCESO A AGUA POTABLE

Sin embargo, según datos de la OMS, la escasez de agua afecta a día de hoy a más del 40% de la población del mundo, y son más de 2.000 millones los seres humanos (de los cerca de 8.000 que poblamos la Tierra) que tienen dificultades para acceder a agua potable.

Cuando leemos datos que reflejan la escasez de agua, puede que nos vengan a la mente paisajes que consideramos propios de regiones pobres y desérticas del “tercer mundo”, sin embargo, instituciones como World Resources Institute (WRI) han hecho publicas listas tanto de los países que actualmente sufren mayor escasez, como de los países que en un futuro próximo corren el riesgo de padecer un mayor estrés hídrico y, entre esos países, junto a Túnez, Argelia o Afganistán, se encuentra España.

De manera constante aumenta la demanda de agua destinada a abastecer a los millones de turistas que visitan el país y aumenta también el consumo de agua para usos agrícolas, pero el agua, la cantidad de agua disponible, no aumenta.

UNA MEJOR GESTIÓN DEL AGUA

En estas circunstancias, creciendo el consumo pero no la cantidad de precipitaciones y agua disponible, se hace imprescindible una nueva y mejor gestión del agua, una gestión basada en decisiones tomadas a partir de información exacta y siempre actualizada.

Es necesario contar con un conocimiento exacto de la cantidad y calidad del agua en cada punto del río o del acuífero, así como disponer de la información que haga posible una previsión precisa de lo que pueda ocurrir en horas, días o meses, en relación a eventuales inundaciones, ausencia o escasez de lluvias durante un período prolongado de tiempoo desvíos excesivos del caudal de los ríos por debajo de su caudal ecológico.

Para alcanzar esta meta, Neurite ha diseñado una plataforma que permite combinar modelos numéricos basados en leyes físicas con modelos de Inteligencia Artificial (IA) y, al encajar de forma colaborativa ambas tipologías de modelo, se consigue, por ejemplo, lo siguiente:

  • A partir de las previsiones de lluvia, el modelo numérico basado en leyes físicas calcula el caudal del río hasta que llega un punto en el que se deriva el agua para una planta de abastecimiento de una población.
  • En ese punto, un modelo de inteligencia artificial calcula la cantidad de agua que se podría estar derivando hacia la población y el caudal que la depuradora de la población retornaría al río.
  • El modelo físico se encarga de calcular cómo se transporta esa parte del caudal que queda en el río aguas abajo de la toma de derivación, y, aguas abajo de la conexión de la depuradora con el río, le añade el caudal de salida de la depuradora, así como, si el río está conectado con un acuífero, el modelo calcula la recarga o descarga al acuífero en función de la diferencia entre los niveles del río y del acuífero.
  • El nivel de este acuífero, a su vez, queda influenciado por la infiltración de agua del río y de lluvia que le proporciona el “modelo físico”, y por las extracciones que se realicen en pozos cuya modelación corresponde a “modelos de inteligencia artificial” de demanda.

En Neurite, sabemos que no siempre se trata de tener más datos, sino de contar con los “mejores datos”, aquellos que puedan transformarse en conocimiento útil para la gestión óptima del agua.

Neurite, soluciones de software

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MODELOS AD HOC, COSTOSOS, COMPLEJOS Y… ¿OBSOLETOS?

Para controlar sus masas de agua, los gestores de cuencas encargan modelos ad hoc individuales por cuenca o subcuenca a despachos de ingeniería. Son modelos costosos y, a fuerza de ser estáticos, solo dos años después de haberse realizado ya pueden estar obsoletos, porque la gran dificultad de la gestión de las cuencas hidrológicas radica en su impredecibilidad y su altísima complejidad. ¿La solución? Es preciso sustituir los modelos ad hoc por una plataforma analítica de datos que genere predicciones inmediatas.

La creciente preocupación por el medio ambiente ha llevado a los países desarrollados a incrementar el número de iniciativas legales con el objetivo de acentuar la previsión y el control de los daños ocasionados tanto por lo que podríamos denominar “efectos naturales” (sequías e inundaciones), como por la acción humana (contaminación).

En la Unión Europea, la Directiva Marco del Agua (DMA), que entró en vigor el 22 de diciembre de 2000,  obligó a que antes de 2015 todos los países miembros caracterizaran, controlaran y gestionaran sus masas de agua superficiales y subterráneas, para protegerlas tanto en términos de cantidad como de calidad, y, en última instancia, con la finalidad de que se pudiera garantizar más y mejor su sostenibilidad.

Este tipo de iniciativas tan necesarias ha comprometido amplios recursos públicos y privados, desde el desarrollo de redes de monitorización con instrumentación clásica (aforo de ríos y acuíferos, pluviómetros, etc.), hasta información satelital.

Una necesidad no satisfecha

Los gestores de cuencas (las confederaciones hidrográficas en España y otros organismos públicos en el resto del mundo) necesitan aprovechar al máximo los caudales, planificar mejor los riesgos  agropecuarios, cargar penalizaciones a las centrales eléctricas que las utilizan incorrectamente y evitar los episodios de inundaciones que cada cierto tiempo provocan ingentes daños humanos y materiales.

Por ello, para controlar y gestionar mejor sus masas de agua, los gestores de cuencas encargan a despachos de ingeniería modelos ad hoc para cada cuenca.

Pero los modelos son muy costosos, individuales por cuenca o subcuenca y para un periodo determinado y , además, a fuerza de ser estáticos, al cabo de solo 2 años de haberse realizado, estos estudios ya pueden estar totalmente obsoletos, precisamente porque la gran dificultad de la gestión de las cuencas hidrológicas radica en su impredecibilidad y su altísima complejidad.

Por último, tengamos en cuenta que cada uno de los organismos públicos responsables del control de cuencas puede gestionar decenas de masas de agua y, por tanto, la suma del coste de los estudios de cada una de las cuencas es tan alta que llega a ser inasumible.

La innovación de Neurite

A pesar de la extensa monitorización de las masas de agua, continúa sin aprovecharse al máximo el agua como recurso y sigue siendo imprescindible mejorar la planificación de los riegos agropecuarios y evitar o minimizar los episodios de inundaciones causantes de daños humanos y materiales siempre excesivos.

¿A qué se debe que quede aún un amplio margen de  mejora?

Queda aún un amplio margen de mejora porque para realizar la predicción y el control no es suficiente un conocimiento exhaustivo de la situación actual, tal como ocurre ahora en el mejor de los casos.

  • Para una predicción y un control realmente efectivos se necesitan modelos numéricos predictivos que unan las causas con las consecuencias y permitan evaluar escenarios de actuación que las mitiguen.

“La innovación que propone Neurite consiste en sustituir los modelos ad hoc por una plataforma analítica de datos en SaaS (Software as a Service) que genere predicciones inmediatas

La tecnología que hay detrás de esta plataforma se basa en la combinación de bloques de algoritmos basados en ecuaciones físicas, con bloques de inteligencia artificial, que se nutren de observaciones, es decir, de series temporales meteorológicas, caudales en puntos de los ríos y nivel en acuíferos.

La alimentación previa de estos bloques de aprendizaje profundo les permite, primero, interpretar y entender las relaciones entre los datos introducidos y, segundo, emplear esos conocimientos para realizar previsiones.

Una vez entrenados y combinados adecuadamente, estas combinaciones de bloques permiten realizar predicciones inmediatas y con exactitud similar a los estudios de ingeniería comparativos.

La facilidad con que estos bloques pueden entrenarse y combinarse, permite que personas sin conocimientos informáticos puedan llegar realizar predicciones en diferentes escenarios, y bajo todo tipo de situaciones (stress test).

Plataforma  AIBLOCKS4WATER:  solución de predicción y control

Neurite propone la plataforma AIBLOCKS4WATER, la solución para llevar a cabo una predicción y un control realmente efectivos, que permite gestionar masas de agua superficiales y subterráneas, protegerlas en cantidad y en calidad, así como asegurar más y mejor su sostenibilidad.

  • Reduce el coste y el tiempo empleado (de meses a semanas), porque, para la puesta en marcha del modelo, mediante técnicas de Inteligencia Artificial aplicadas a medio ambiente ya no será necesario un conocimiento exhaustivo y a priori de todas las magnitudes.
  • Es de uso tan sencillo que consiste solo, y sin precisar codificación, en la conexión visual de bloques de cálculo como si se tratara de un Lego©.
  • Facilita una mejora incremental del modelo llegando incluso a integrar como un bloque más, los modelos numéricos ya existentes.
  • Se actualiza automáticamente en la misma medida en que se van obteniendo los datos observacionales.
  • Permite incorporar conocimiento adicional de la organización en forma de hojas de cálculo, de modo que pueda participar toda la organización de forma transversal sin tener que renunciar a cada particularidad departamental.

Neurite, especialistas con más de 30 años de experiencia trabajando con confederaciones hidrográficas.

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GESTIÓN DEL AGUA: INFORMACIÓN EXACTA Y SIEMPRE ACTUALIZADA

Para una gestión óptima del agua es fundamental disponer de información exacta y siempre actualizada. Para ello, es imprescindible que contemos con los medios que nos permitan combinar modelos numéricos basados en leyes físicas con modelos de Inteligencia Artificial (IA).

La gestión óptima del agua precisa de un conocimiento exacto de la cantidad y calidad del agua en cada punto del río o del acuífero, así como de una previsión tan precisa como sea posible de lo que pueda ocurrir en las próximas horas (caso de inundaciones), de los próximos días (caso de desviar excesivo caudal de un río por debajo de su caudal ecológico) o de los próximos meses (situaciones de sequía).

Sin embargo, los datos relativos a las previsiones meteorológicas solo se refieren a precipitaciones, y no a su traducción en el caudal que transcurre por un río o en el agua que llega a un acuífero.

Mientras que los datos se obtienen únicamente de las mediciones realizadas en unos pocos puntos del río, las estaciones de aforo, instalaciones integradas en la Red Oficial de Estaciones de Aforo o en la red de cada Organismo de Cuenca, cuyo objetivo es proporcionar datos que permitan conocer la evolución del caudal de agua y el estado de las reservas en los embalses.

Combinación de modelos numéricos basados en leyes físicas con modelos de Inteligencia Artificial

El paso del conocimiento de las precipitaciones al conocimiento del caudal actual y futuro en cada punto del río únicamente puede conseguirse con ayuda de modelos numéricos que incorporen las leyes físicas del  movimiento del agua.

Pero, para conseguir un conocimiento lo más exacto posible del caudal actual y futuro, hay una dificultad añadida: la acción humana, que puede modificar el caudal del río derivando, por ejemplo, una parte del agua a consumo urbano, derivándola a uso agrícola o, por el contrario, en lugar de extraer el agua, devolviéndola al río desde la salida de una depuradora.

La principal dificultad reside en que las causas que mueven a la toma de decisiones relativas a la derivación de agua no son fácilmente modelables mediante leyes físicas.

Y es precisamente ahí, para predecir las acciones humanas en la toma de decisiones relativas a la derivación de agua, donde interviene la Inteligencia Artificial.

Transformamos datos en conocimiento útil

La Inteligencia Artificial (IA) es capaz de deducir, a partir de una larga lista de ejemplos históricos, cómo se comportan tales acciones, las acciones humanas, con un grado de fiabilidad aceptable, de modo análogo, por ejemplo, a los modelos de Inteligencia Artificial que se usan para predecir comportamientos de compra a partir de los perfiles en las redes sociales.

La gestión óptima del agua requiere combinar modelos numéricos basados en leyes físicas y modelos de Inteligencia Artificial. Si solo se usaran modelos de IA, podrían obtenerse resultados tan absurdos como que saliera del sistema más agua de la que entrara. Y si únicamente se utilizaran modelos numéricos sin Inteligencia Artificial, solo “sabríamos” lo que podría ocurrir en el medio natural en caso de que no existiera el ser humano.

El “problema” de combinar ambos mundos (modelos numéricos basados en leyes físicas y modelos de inteligencia artificial) es que no son fácilmente acoplables:

  • Uno se basa en leyes deterministas y conocidas; el otro se basa en la acumulación de experiencias.
  • Uno puede dar razón de cada cálculo; el otro es incapaz de explicar porqué funciona aunque funcione.
  • Uno se basa en una resolución de ecuaciones; el otro en un cambio progresivo de su configuración neuronal a cada nueva información.

Neurite, soluciones para la gestión óptima del agua

Neurite ha diseñado una plataforma que permite encajar ambas tipologías de modelo de forma colaborativa, de modo que, por ejemplo, a partir de las previsiones de lluvia, el modelo numérico basado en leyes físicas es capaz de calcular el caudal del río hasta que llega un punto en el que se deriva el agua para una planta de abastecimiento para una población.

En ese punto del río la cantidad de agua que se derivará hacia la población la calcula un modelo de inteligencia artificial, así como el caudal que la depuradora de la población devolverá al río.

El modelo físico se encargará de calcular cómo se transporta esa parte del caudal que queda en el río aguas abajo de la toma de derivación, y aguas abajo de la conexión de la depuradora con el río le añadirá el caudal de salida de la depuradora. Y si el río está conectado con un acuífero, calculará la recarga o descarga en función de a qué nivel se encuentre el agua en el acuífero.

El nivel de este acuífero, a su vez, quedará influenciado, no solo por la infiltración de agua del río y de lluvia que le proporciona el “modelo físico”, sino también por las extracciones que realicen en pozos cuya modelación corresponderá a “modelos de inteligencia artificial”.

Neurite, soluciones de software

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INTELIGENCIA ARTIFICIAL ACOPLADA A MODELOS NUMÉRICOS

Atendiendo a las necesidades del ser humano (riego, agua de boca, etc.) y a las necesidades de la naturaleza (caudales ecológicos en los ríos), Neurite optimiza la gestión del agua al combinar Inteligencia Artificial (IA) y modelos numéricos, algo que nadie había hecho hasta ahora.

Con la combinación de inteligencia artificial y modelos numéricos, Neurite consigue obtener un verdadero gemelo digital de la cuenca hidrográfica o “masa de agua” (como la denomina la directiva europea), un gemelo o equivalente digital que “sabe” lo que ocurre en tiempo real y sabe también lo que puede llegar a ocurrir a partir de las previsiones meteorológicas.

El gemelo digital de la cuenca hidrográfica puede mantenerse en un proceso de mejora constante a través de la inteligencia artificial (machine learning), y mediante la incorporación del conocimiento de los expertos.

La incorporación del conocimiento de los expertos se realiza a través de un sistema no code (sin  codificar) basado en la integración de hojas Excel realizadas por el propio usuario experto, “bloques de conocimiento” que se integran automáticamente al “gemelo digital” con un sistema propio de Neurite.

La transformación digital en el mundo del agua y el medioambiente

Actualmente es relativamente fácil que tengamos acceso a enormes cantidades de datos, pero los datos no siempre son fiables ni aplicables directamente a la toma de decisiones, y cambian constantemente en el tiempo. 

El mercado, que solo ofrece el análisis de los datos externos (market analytics) o el análisis de los datos internos (business intelligence), no se atreve ni a cruzar la información de los mundos externo e interno, ni a asumir que, para resultar útil,  la información debe actualizarse constantemente.

La solución de Neurite, en cambio, permite procesar ambos mundos, tanto el de las variables externas (disponibles públicamente) como el de las variables internas (privadas del cliente), en un proceso de actualización constante que permite al usuario añadir su propio conocimiento y mejorar / ampliarle proceso de toma de decisiones.

El servicio de Neurite se basa totalmente en la nube: a medida que van llegando nuevos datos o nuevas previsiones se almacenan en la nube (o en un servidor del cliente final con el servicio on-premises) y se realizan automáticamente los cálculos mediante la creación en la nube de un ordenador virtual tan potente como requiera cada cuenca o cada petición de escenario de cálculo.

Neurite proporciona soluciones de software

Neurite proporciona soluciones de software para transformar los datos disponibles en continuo crecimiento en conocimiento útil que ayude realmente en los procesos de toma de decisiones, con un sistema que combina inteligencia artificial e inteligencia humana, datos internos y datos externos, para generar información relevante y constantemente actualizada.

El servicio de Neurite proporciona:

  • Integración de modelos hidrológicos con IA
  • Estado actual de los recursos hidrológicos
  • Calidad de datos y detección de errores
  • Pronóstico de recursos hidrológicos
  • Predicción de riesgo
  • Sistema de alerta temprana

Las soluciones de software de Neurite son de utilidad tanto para instituciones y organismos encargados de gestionar el agua, como para aquellos agentes que, como las mini centrales hidráulicas productoras de energía eléctrica o los regantes de cultivos, usan el agua como un recurso esencial e imprescindible.

En Cataluña hay 383 masas de agua (entre ríos, acuíferos, lagos, etc.), más de 4.000 en España y más de 136.000 masas de agua en Europa, a lo que hay que sumar miles de mini-centrales eléctricas y miles de comunidades de regantes (tanto de agua de río como de pozo).

Una previsión adecuada de la disponibilidad del agua, su primer y más esencial recurso, su “materia prima”, resulta en cualquier circunstancia absolutamente esencial.

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