Las áreas y la infraestructura del estado de Nueva York están en riesgo durante inundaciones raras pero graves. Crédito:Byungjin So a través de ArcGIS
En los EE.UU., 15, 498 de las más de 88, 000 represas en el país se clasifican como de alto potencial de peligro, lo que significa que si fallan, podrían matar gente. A partir de 2015, algunos 2, 000 de estas presas de alto riesgo necesitan reparación. Con un alto precio estimado en alrededor de $ 20 mil millones, esas reparaciones no van a suceder de la noche a la mañana.
Un proyecto del Columbia Water Center tiene como objetivo ayudar a guiar el proceso de reparación o desmantelamiento de estas presas. El equipo está identificando las presas más riesgosas, utilizando modelos climáticos, Datos GIS, e inteligencia artificial para predecir la probabilidad de que la lluvia sobrepase una presa y cause daños importantes a la población y la infraestructura crítica aguas abajo. "Podemos decir qué presas deben repararse primero, y cuáles deben ser monitoreados de cerca para planificar emergencias, "dijo Byungjin So, un investigador postdoctoral que trabaja en el proyecto.
El trabajo es particularmente urgente a medida que las represas de Estados Unidos continúan envejeciendo y el cambio climático aumenta las posibilidades de lluvias intensas e inundaciones. La mayoría de estas presas son ahora más antiguas que su vida de diseño original, y su condición no siempre está bien monitoreada. El mantenimiento de estas antiguas presas también es motivo de preocupación, como lo demostró el casi fracaso de la presa más alta del país, la presa de Oroville, el año pasado en California. La falla del aliviadero provocó la evacuación de 200, 000 personas, así como interrupciones en el suministro de agua corriente abajo. El costo de reparación ahora ha alcanzado los $ 1 mil millones, mientras que los costos de mantenimiento y reparación previos se estimaron en millones de dólares.
Primeros pasos
Las proyecciones comienzan con datos climáticos. Así que trabaja con modelos climáticos para comprender la circulación atmosférica y los patrones de humedad en el espacio y el tiempo. En particular, observa los vientos que recogen agua a medida que se mueven a través del Océano Pacífico en su camino hacia California. "Por ahora solo estamos trabajando con California, "explicado Entonces, "pero luego consideraremos todo Estados Unidos"
El Columbia Water Center está analizando la circulación atmosférica y los patrones de humedad que influyen en los niveles de precipitación de California. Los colores de las líneas indican la humedad específica. Crédito:Byungjin So
Próximo, utiliza inteligencia artificial para determinar si esos patrones de circulación y humedad se traducirán realmente en lluvia. Analizando datos de 1980 a 2017, el A.I. utiliza el aprendizaje profundo para reconocer qué patrones suelen provocar lluvias en California. Luego clasifica un sistema meteorológico entrante como "lluvia" o "sin lluvia" con una precisión del 95 por ciento.
Finalmente, Por lo tanto, debe predecir si la lluvia podría provocar la falla de la presa. Utilizará mapas de elevación, alturas de presas, capacidad de almacenamiento de la presa, y cálculos de escorrentía para predecir si la lluvia podría sobrepasar la presa. Mientras tanto, Los datos demográficos revelarán las personas y la infraestructura crítica que podrían estar en riesgo aguas abajo.
Que viene despues
Por ahora, el A.I. solo clasifica los eventos climáticos en húmedos o secos. Finalmente, Así que quiere que clasifique los eventos con más detalle, como "lluvias escasas" y "lluvias altas".
Además, actualmente está trabajando en la combinación del componente de inteligencia artificial en el modelo climático, y planea terminar esa parte del proyecto en octubre. El modelo de evaluación de las presas, que está programado para estar terminado el próximo año, mapeará el transporte, generación eléctrica, población e infraestructura de tratamiento de agua / aguas residuales que podrían verse afectadas si cada una de las presas consideradas fallara. Los métodos de aprendizaje automático también utilizarán simulaciones rigurosas de la dinámica de fallas de presas de algunas presas seleccionadas para proyectar cómo cualquiera de las 88, 000 posibles fallas de presas podrían provocar inundaciones y daños aguas abajo.
Por eso, espera que el modelo esté listo para asesorar a los tomadores de decisiones en el mundo real, y ayudar a proteger a las personas y la infraestructura, para 2020.
