Cómo predecir el drenaje urbano con imágenes de radar
Cómo predecir el drenaje urbano con imágenes de radar

Cómo predecir el drenaje urbano con imágenes de radar

Desde hace más de tres años, los cielos santafesinos y de la región están siendo sondeados permanentemente por un radar meteorológico. Gracias a esos datos, investigadores de la Universidad Nacional del Litoral (UNL) son capaces de estudiar el desarrollo espacial de las precipitaciones. Ahora, aplican la información del radar a un modelo hidrológico-hidráulico que permite transformar la lluvia en escurrimiento para conocer cómo se comportará la red de drenaje.

“La idea es hacer no sólo previsión meteorológica sino también hacer predicción hidrológica. De esta forma se trata de entender, ante tormentas de características severas, qué problemas de escurrimiento puede haber en una determinada área”, explicó José Macor, docente e investigador de la Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas (FICH) de la UNL.

El equipo de trabajo se encuentra abocado al estudio de una subcuenca urbana de la ciudad santafesina de Esperanza. “El comportamiento no es exactamente igual que en las zonas rurales, pero los conceptos son los mismos. Requiere mayor atención pero es posible prever, por ejemplo, qué áreas pueden ser anegadas, cómo se comportan las bocas de tormenta ante determinadas intensidades de lluvia”, señaló.

A partir de imágenes

El sólo saber si va a llover o no es bastante más complejo de lo que se puede suponer, si además se pretende prever la distribución espacial de esas precipitaciones y el comportamiento de un sistema de drenaje, el desafío se vuelve aún mayor. “Describir matemáticamente la dinámica de la atmosfera de manera exacta es imposible, las ecuaciones con las que se trabaja intentan, de alguna manera, representar sus movimientos pero son bastante limitadas”, recalcó Macor.

El trabajo de modelación hidrológica consiste en medir lluvia y caudal a la salida de la cuenca para, a partir de esos datos, calibrar el modelo. Cuando se utilizan pluviómetros, los datos recogidos corresponden a un punto específico de un área geográfica. Ante esa limitación, los investigadores deben suponer que las precipitaciones se distribuyen de manera uniforme en un área de influencia, lo cual no corresponde con la realidad.

La ventaja de trabajar con imágenes de radar es que a cada subcuenca corresponde un número de píxeles de la imagen, asociados con lluvia. “Para poder usar esa información estamos desarrollando un algoritmo que permita tomar todos esos pixeles que cubren una subcuenca y obtener una precipitación media ponderada. Ese valor de lluvia es el que se ingresa al modelo, y es diferente al valor de lluvia de las subcuencas vecinas”, dijo Macor.

Además, trabajar con imágenes de radar presenta otra ventaja sobre la medición con pluviómetros y es la instantaneidad de la información. “No todos los pluviómetros transmiten la información en forma online por lo que muchas veces la información se almacena y luego se la retira después que la tormenta pasó. Con las imágenes de radar, uno puede observar la evolución de las tormentas a intervalos de diez minutos y realizar una previsión casi online”, subrayó.

La información sobre las precipitaciones se aplica al sistema de drenaje previamente relevado y permite prever cómo escurrirá el agua por la ciudad. Si bien se trata de previsiones del orden de unas pocas horas, se trata de información estratégica para la toma de decisiones.

“Además, no se puede olvidar que en la ciudad, por ejemplo, un conducto puede estar tapado o semi obstruido. La basura es un gran problema ya que introduce una gran incertidumbre en la modelación del sistema de drenaje”, recalcó Macor.

Análisis

Para poder predecir cómo se comportará la atmósfera en las horas siguientes, los investigadores analizan secuencias de imágenes de radar. La evolución de cada fenómeno meteorológico es aleatorio y depende de las condiciones atmosféricas que lo determinan. El trabajo consiste en analizar la serie de manera de encontrar una secuencia dentro de la aleatoriedad. “Buscamos el generador estocástico que produjo esas imágenes”, puntualizó.

Este generador se obtiene a partir de modelos matemáticos y, con él, los científicos pueden proyectar hacia el futuro inmediato y ensayar distintas condiciones futuras. “Se corre el modelo muchas veces, generando distintas realizaciones posibles de ocurrencia de fenómenos, la más probable de ellas se toma como predicción”, contó.

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