El Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología del Perú (Senamhi) desarrolló una innovación basada en inteligencia artificial (IA), lo cual permitirá contribuir a las acciones de prevención ante eventos hidrológicos extremos.
La investigación “Modelación Hidrológica Subdiaria Utilizando Redes de Memoria A Corto Plazo para la Prevención de Crecidas Rápidas en la Cuenca del Río Rímac” busca dar cuenta de los eventos de crecidas repentinas y cómo ha incrementado su frecuencia en las últimas décadas, ya que en nuestro país se presentan especialmente entre los meses de noviembre y abril.
Innovación tecnológica
Los modelos tradicionales de predicción de crecidas son cruciales para la evaluación de peligros y la gestión de eventos, aunque suelen ser complejos y a veces presentan rendimientos no satisfactorios.
Este trabajo desarrolla un modelo de inteligencia artificial (IA) basado en el aprendizaje profundo, específicamente utilizando redes “Long Short-Term Memory” (LSTM), el cual se centra en la asimilación de datos climáticos y parámetros hidrometeorológicos para la cuenca del río Rímac durante los meses de noviembre a mayo.
Crecidas en el río Rímac
Para la generación de este modelo se utilizó información de precipitaciones observadas de estaciones meteorológicas automáticas, precipitaciones satelitales, información de estaciones hidrológicas automáticas y datos de eventos extremos que generaron crecidas en la cuenca del Rímac.
El modelo constituye una herramienta alternativa y eficaz para la previsión de crecidas repentinas, dado que los resultados obtenidos muestran desempeños estadísticos sobresalientes para horizontes de pronóstico de 24 horas.
James Vidal, especialista de la Dirección de Hidrología del Senamhi, defendió este trabajo con honores en la maestría en Recursos Hídricos de la Universidad Nacional Agraria La Molina. La tesis fue dirigida por el Dr. Waldo Lavado Casimiro, subdirector de Estudios e Investigaciones Hidrológicas del Senamhi.
