El cambio climático se ha constituido en uno de los fenómenos mundiales que más afecta la producción agropecuaria en el mundo y es el causante de diversos desastres naturales que, en muchos casos, se han convertido en tragedias humanas, de la biodiversidad y del medioambiente.
En la reciente temporada de lluvias, que se han incrementado de manera incontrolable en los países del trópico latinoamericano, son muchas las inundaciones de predios en el campo y las ciudades resultado del desbordamiento de ríos y afluentes debido al incremento de las precipitaciones y la carencia de infraestructura adecuada.
América Latina es una región históricamente afectada por este tipo de desastres naturales. Por ejemplo, en 2013 en Buenos Aires, Argentina, llovió en un día el 10 % del acumulado histórico del año, generando grandes inundaciones y destrozos. En enero de 2018, en Uruguay, según datos reportados por la Organización Meteorológica Mundial, las lluvias llegaron a causar daños por un valor de USD 2.500 millones. En febrero del mismo año, en Perú, se presentó una situación similar en la que las autoridades declararon a un tercio de los distritos del país en emergencia, ante los daños que dejaron las intensas lluvias, que en el país no solo causan inundaciones, sino que aumentan los riesgos de ‘huaycos’ o deslizamientos de tierras.
Uno de los países más afectados de la ola invernal de comienzo de 2022 es Brasil, que en el solo Estado de Minas Gerais ha dejado 96 ciudades en estado de emergencia y hasta mediados de febrero ya iban 45.200 personas desalojadas de sus casas por las inundaciones.
En tal sentido, las soluciones tecnológicas han permitido a muchas ciudades prepararse para afrontar las consecuencias del cambio climático y otros fenómenos naturales de alto impacto para sus habitantes
Mediante el monitoreo en tiempo real de las inundaciones, que utiliza datos de sensores ubicados en varios puntos sensibles como embalses, presas, canales y los consolida; se utilizan plataformas tecnológicas como SAP 4/HANA para habilitar el control y seguimiento a través de un tablero central que integra los datos recopilados y los correlaciona con información geográfica de las zonas en riesgo.
Mecanismos de generación de alertas tempranas
Descifrar el comportamiento de la naturaleza para estar preparados cuando existe la posibilidad de una catástrofe podría evitar muertes, incertidumbre y dolor. El derrumbe provocado por las lluvias hace pocos días en una zona aledaña al barrio La Esneda, en Dosquebradas y Pereira, así como el reciente aluvión en Quito que dejó 27 fallecidos ponen en evidencia la necesidad de contar con herramientas tecnológicas que sirvan para alertar a tiempo de una situación de desastre, evitando así pérdidas humanas.
Las soluciones tecnológicas han permitido a muchas ciudades prepararse para afrontar las consecuencias del cambio climático y otros fenómenos naturales de alto impacto para sus habitantes. Una herramienta esencial para prevenir este tipo de situaciones son los sensores inteligentes, muchos de ellos instalados en los sistemas de alcantarillado urbano, periurbano y rural.
Estos dispositivos miden el nivel del agua y predicen represamientos, pues trabajan con información que han recolectado por mucho tiempo, y que permite determinar cuáles son los indicadores correctos y en qué momentos se presenta un cambio. De esta manera, los sistemas conectados a los sensores alertan en tiempo real a las autoridades y otros actores de importancia, con el fin de que puedan tomar acciones inmediatas para prevenir inundaciones, desviar el tráfico o incluso proceder con la evacuación de los lugares en riesgo.
El monitoreo en tiempo real de las inundaciones utiliza datos de sensores ubicados en varios puntos sensibles como embalses, presas, canales y los consolida, utilizando plataformas tecnológicas para habilitar el control y seguimiento a través de un tablero central que integra los datos recopilados y los correlaciona con información geográfica de las zonas en riesgo.
Las notificaciones de alerta automáticas se generan al momento que se exceden los umbrales definidos para una condición de estado normal y los algoritmos predictivos se utilizan para pronosticar una situación de inundación en función de parámetros como la lluvia, el nivel del agua y los niveles de descarga.