Un sistema de alerta temprana de inundaciones eficaz es el que te dice qué va a pasar en un cauce concreto, cuándo y con qué consecuencias.
Los modelos meteorológicos de hoy son mejores que los de hace tres décadas. El salto es tan notable que la precisión que antes se lograba a cuatro días vista, ahora se alcanza a siete. Pero ese avance tiene límites físicos que se sitúan en torno a los 14 días, el horizonte a partir del cual la predicción atmosférica pierde fiabilidad de forma irreversible.
Y es que tenemos que recordar que la atmósfera es un sistema caótico, y a escala local, esa incertidumbre se amplifica.
Así que pronosticar la llegada de una tormenta intensa no es suficiente. Lo que un ayuntamiento, una refinería o un gestor ferroviario necesita saber es qué va a pasar en su tramo concreto de río cuando esa tormenta llegue.
Esa distancia entre el pronóstico regional y el impacto local es exactamente el problema que los sistemas de alerta convencionales no resuelven.
Del aviso que no dice lo suficiente…
Son las dos de la madrugada y el pronóstico del tiempo lleva horas avisando de lluvias intensas en la zona.
Pero el personal de guardia en el ayuntamiento no sabe si tiene que cortar la carretera que bordea el río, llamar a los servicios de emergencia o notificar la amenaza al polígono industrial.
El aviso no se lo dice. ¿Por dónde se va a desbordar el río? ¿Hay tiempo de cortar el acceso sur o ya es tarde? Son las preguntas que importan y ningún boletín meteorológico las responde.
Esa limitación tiene respuesta en un concepto que va ganando terreno en la gestión de emergencias: la previsión basada en el impacto. Una previsión efectiva no describe si lloverá, sino qué consecuencias tendrá ese tiempo sobre personas, infraestructuras y territorios concretos.
Un aviso que dice «el río Mañaria superará el umbral de alerta en el puente de Santa Ana en menos de cuatro horas» sí permite tomar una decisión.
Esa precisión no sale de un modelo meteorológico. Sale de integrar en tiempo real lo que está pasando aguas arriba, en ese cauce concreto, con ese terreno concreto. Este es el punto de partida desde el que IntelliAlert ha desarrollado FAST.
…a FAST, el sistema de alerta de inundaciones que convierte el dato en decisión
FAST es una plataforma de predicción de inundaciones con inteligencia artificial desarrollada por IntelliAlert Technologies. Combina en tiempo real datos de estaciones hidrometeorológicas, sensores de nivel en ríos y modelos de predicción meteorológica ponderados mediante algoritmos propios.
La diferencia con otras soluciones no es solo técnica, sino operativa.
Un modelo tradicional tarda entre 30 minutos y 2 horas en generar una actualización. FAST lo hace en menos de 10 segundos y repite el ciclo cada 10 minutos.
Pero la predicción sola no cierra el ciclo.
FAST incorpora módulos de gestión de emergencias que permiten definir protocolos vinculados a niveles de alerta concretos, centralizar los contactos clave y registrar cada incidencia para mejorar la respuesta futura.
Asimismo, también estamos desarrollando un asistente virtual que acompañará a los operadores en las primeras fases de la emergencia, cuando el tiempo y la información escasean a la vez.
Tres entornos, el mismo problema
En Durango, Bizkaia, FAST monitoriza los ríos Mañaria e Ibaizabal con predicciones de hasta 12 horas de antelación. El Ayuntamiento puede tomar decisiones preventivas antes de que el agua llegue, en lugar de reaccionar cuando ya está en la calle.
“La herramienta desarrollada por IntelliAlert proporciona datos en tiempo real del nivel del río y puede predecir y anticipar el nivel futuro con 12 horas de antelación. Esta herramienta con IA facilita la gestión de emergencias en nuestra entidad” (Representante Oficina Técnica, Ayuntamiento de Durango)
En Muskiz, el municipio en el que se localiza la refinería de Petronor, la mayor refinería de la península, FAST protege las zonas urbanas de las crecidas de los ríos Cotorrio y Barbadún.
Fuente: Simulación de escenario de inundación sobre las instalaciones de Petronor, Muskiz. Fuente: IntelliAlert / Google Earth
En Málaga, ADIF utiliza FAST para monitorizar el tramo Campillos-Almargen de la línea Bobadilla-Algeciras, una zona donde las lluvias intensas pueden convertir escorrentías en torrentes en cuestión de minutos, permitiendo gestionar el tráfico ferroviario con antelación suficiente.
Estos tres contextos comparten la misma lógica: el riesgo es local y el aviso tiene que serlo también.
El contexto en España es preocupante. Según un estudio del Observatorio de Sostenibilidad, España tiene más de 4340 infraestructuras críticas inundables. El 71 % de ellas se encuentra en situación de peligrosidad muy grave. Y entre las primeras recomendaciones del estudio figura precisamente esto: que cada una de estas infraestructuras cuente con un sistema de alerta temprana de inundación con protocolos claros y de cumplimiento preventivo, un aspecto sobre el que también pone el foco la Directiva europea sobre Resiliencia de las Entidades Críticas (CER).
Una pregunta para cerrar
El software de gestión del riesgo hídrico que permite anticipar inundaciones con precisión local existe. Está funcionando hoy en municipios, en infraestructuras de transporte y en instalaciones industriales.
La pregunta que queda sin responder en muchos ayuntamientos y empresas sigue siendo la misma: ¿cuántos de sus protocolos de emergencia están vinculados a un nivel de alerta concreto, generado en tiempo real, para su cauce específico?
FAQS. Preguntas frecuentes
FAST es una plataforma de inteligencia artificial desarrollada por IntelliAlert que predice inundaciones en cauces específicos. Sirve para que ayuntamientos y gestores de infraestructuras tomen decisiones preventivas basadas en el impacto real, no solo en previsiones meteorológicas generales.
El sistema alcanza una precisión superior al 90% en pronósticos de inundación con hasta 8 horas de antelación, superando el 70-80% de fiabilidad de los modelos tradicionales bajo condiciones cambiantes.
Mientras los modelos tradicionales tardan hasta 2 horas en actualizarse, FAST genera una predicción nueva cada 10 minutos en menos de 10 segundos. Además, integra sensores IoT locales para dar avisos hiperlocales, no regionales.
Es ideal para municipios, plantas industriales críticas e infraestructuras de transporte, cumpliendo con las exigencias de la Directiva Europea sobre Resiliencia (CER).
