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  • Los investigadores desarrollan una herramienta de predicción de inundaciones

    Los círculos azules indican nodos que tienen una pequeña probabilidad de inundarse, mientras que los círculos rojos muestran los nodos que tienen una mayor probabilidad de inundación. Cuanto más oscuro es el color rojo, mayor probabilidad tiene el nodo de inundarse. Crédito:Ali Mostafavi

    Al incorporar la arquitectura de los sistemas de drenaje de la ciudad y las lecturas de los medidores de inundaciones en un marco estadístico integral, Los investigadores de la Universidad de Texas A&M ahora pueden predecir con precisión la evolución de las inundaciones en situaciones extremas como los huracanes. Con su nuevo enfoque, los investigadores dijeron que su algoritmo podría pronosticar el flujo de agua de la inundación casi en tiempo real, lo que puede conducir a una respuesta y planificación de emergencia más oportunas.

    "No saber dónde fluirá el agua de la inundación a continuación es particularmente perjudicial para los socorristas que necesitan medir el nivel de inundaciones para sus operaciones de rescate, "dijo el Dr. Ali Mostafavi, profesor asistente en el Departamento de Ingeniería Civil y Ambiental de Zachry. "Nuestro nuevo algoritmo considera los canales de drenaje subterráneos para proporcionar una representación precisa de cómo se propagan las inundaciones. Esta herramienta, Nosotros pensamos, puede ayudar enormemente a la gestión de desastres porque los socorristas podrán ver en qué dirección fluirá el agua de la inundación en tiempo real ".

    Se puede encontrar una descripción del algoritmo de los investigadores en la edición de diciembre de la revista. Ingeniería civil y de infraestructura asistida por computadora .

    Los huracanes son conocidos por causar estragos en las costas, derribando árboles, derribando líneas eléctricas y sobre todo, causando graves inundaciones. Convencionalmente Los científicos han utilizado modelos basados ​​en la física para predecir dónde podría acumularse el agua, se desbordan y provocan inundaciones. En esencia, Estos modelos capturan cómo las características físicas de la superficie terrestre y los paisajes urbanos afectan el flujo de agua sobre el suelo.

    Si bien es robusto para predecir cuándo y dónde ocurrirán inundaciones en la mayoría de las condiciones de lluvia, Mostafavi dijo que estos modelos tradicionales no funcionan tan bien para predecir inundaciones durante incidentes de lluvias torrenciales, como el huracán Harvey.

    "Los modelos basados ​​en la física ofrecen una perspectiva sobre cómo se pueden propagar las inundaciones, que es extremadamente útil, pero la imagen que proporcionan es algo incompleta, ", dijo." Queríamos utilizar los datos existentes sobre cómo las inundaciones pasadas se han propagado a través de los canales de drenaje para desarrollar un modelo que pudiera predecir, dentro de un cierto nivel de precisión, cómo se extenderán las inundaciones futuras ".

    Los canales de drenaje son una elaborada red de canales entrelazados que se unen en uniones llamadas nodos. Por lo tanto, las inundaciones en un canal pueden afectar directa o indirectamente a otros canales y hacer que las inundaciones se propaguen, muy parecido a un efecto dominó.

    Para predecir en qué dirección fluirá el agua de la inundación a lo largo de los canales de drenaje y provocará una inundación, Mostafavi y su equipo desarrollaron un modelo basado en probabilidades que fue alimentado, como una de sus entradas, las lecturas del nivel del agua en los medidores de inundación. Estas lecturas fueron para diferentes momentos durante dos grandes inundaciones en Texas:el huracán Harvey en 2017 y la inundación del Día de los Caídos en Houston en 2015.

    Una vez que su algoritmo fue entrenado en patrones de flujo de agua a través de la red de drenaje para estos eventos de fuertes lluvias, Los investigadores probaron si su modelo funcionaba verificando si podía predecir los patrones de inundación que se habían observado durante la inundación del Día de los Impuestos en Houston en 2016.

    Descubrieron que su modelo logró una precisión del 85% en la predicción de cómo se propagó la inundación a través del sistema de drenaje de la ciudad durante la inundación del Día de los Impuestos. Aunque el modelo se validó utilizando un evento de inundación pasado, Mostafavi dijo que el éxito del modelo sugiere que también podrá predecir cómo se propagarán las nuevas inundaciones a través de las redes de drenaje de la ciudad. Esta información podría ayudar a los servicios de emergencia a tomar medidas preventivas hacia las evacuaciones, él dijo.

    Tomando nota de las advertencias de su modelo, Mostafavi dijo que el rendimiento de su algoritmo podría verse comprometido si los sensores de los medidores de inundación fallan. Sin embargo, complementar las predicciones provenientes de modelos basados ​​en la física con las del nuevo algoritmo de su equipo puede restaurar una vez más la precisión de la predicción de inundaciones.

    "Los modelos tradicionales y nuestros modelos basados ​​en datos se pueden utilizar para complementarse entre sí para dar una imagen más precisa de dónde irá el agua de la inundación a continuación, ", dijo Mostafavi." Los huracanes de la magnitud de Harvey o Katrina generalmente se consideran un evento de uno en mil años, pero pueden no ser tan raros si consideramos los cambios en los patrones climáticos globales debido al cambio climático. Pero ahora tenemos herramientas más sólidas para capear la tormenta ".


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