Las recientes inundaciones extremas y los deslizamientos de tierra en California alcanzaron a muchos conductores por sorpresa. Los sumideros se tragaron los automóviles, las carreteras se convirtieron en  ríos y se evacuaron vecindarios enteros. Al menos 20 personas murieron en las tormentas, varias de ellas después de quedar atrapadas en los automóviles.

Alrededor de dos tercios de las muertes relacionadas con inundaciones en los EE. UU. se clasifican como “durante la conducción” y “en el agua”. Si las personas hubieran conocido la probabilidad de inundación en esos lugares en tiempo real, a través de una aplicación de teléfono o un sitio web, es posible que algunas de estas muertes se hubieran evitado.

Sin embargo, incluso el personal de gestión de emergencias opera actualmente con poca información sobre cuándo y dónde es probable que ocurra una inundación. Saben dónde pueden ocurrir, particularmente a lo largo de los ríos, pero cada inundación es diferente, y las preguntas clave, como qué caminos se pueden usar de manera segura y qué poblaciones están expuestas, aún requieren observación.

Los programas informáticos que pueden predecir lo que sucede con el agua de lluvia después de tocar el suelo son las mejores herramientas para predecir en tiempo real dónde y cuándo ocurrirán las inundaciones.

Sin embargo, tales modelos requieren inmensas cantidades de poder de cómputo. Actualmente no hay medios para predecir rápidamente las inundaciones en tiempo real en cualquier lugar.

Un segundo desafío es la alta incertidumbre en los pronósticos de precipitación y muchas otras entradas de los modelos de inundaciones.

El enfoque de este nuevo estudio se basa en información clave que muchas ciudades ya tienen: datos detallados sobre la topografía de sus comunidades y la cuenca circundante, cómo se usa la tierra, el diseño de los edificios y las carreteras, y las características de los desagües y tuberías de aguas pluviales, junto con la cantidad de agua pueden llevar.

Luego se usó uno de los modelos de inundación más sofisticados y actualizados disponibles para entrenar modelos más simples. El punto crucial es que estos modelos más simples se desarrollan en el «tiempo libre», mucho antes de las tormentas.

Estos análisis se pueden realizar utilizando un conjunto de herramientas disponible gratuitamente desarrollado por el Departamento de Energía.

Este enfoque reemplaza la carga casi imposible de computación en tiempo real con la tarea más fácil de usar modelos simples previamente entrenados de la comunidad local.

 

Fuente: Universidad de Michigan