El ciclo del agua parece simple en teoría, pero los impactos humanos, el cambio climático y la complicada geografía significan que, en la práctica, las inundaciones y las sequías siguen siendo difíciles de predecir. Para modelar el agua en la Tierra, se necesitan datos de resolución increíblemente alta en una inmensa extensión, y se necesitan modelos lo suficientemente sofisticados como para tener en cuenta todo, desde las capas de nieve de las montañas hasta la humedad del suelo en los valles. Ahora, los científicos han dado un tremendo paso adelante al construir los modelos más detallados creados hasta la fecha.
"Simular la Tierra en alta resolución es muy complejo, por lo que básicamente la idea es centrarse primero en un objetivo específico", dijo el Dr. Luca Brocca del Consejo Nacional de Investigación de Italia, autor principal del artículo publicado en Frontiers. en Ciencias . "Esa es la idea detrás de lo que hemos desarrollado:estudios de caso de gemelos digitales para el ciclo del agua terrestre en la cuenca mediterránea. Nuestro objetivo es crear un sistema que permita a los no expertos, incluidos los tomadores de decisiones y los ciudadanos, ejecutar simulaciones interactivas".
En ingeniería, un gemelo digital es un modelo virtual de un objeto físico que puede probarse hasta su destrucción sin provocar daños reales. Un gemelo digital de la Tierra, constantemente actualizado con nuevos datos, nos permitiría simular los mejores y peores escenarios, evaluar riesgos y rastrear el desarrollo de condiciones peligrosas antes de que ocurran. Esta información es vital para el desarrollo sostenible y la protección de las poblaciones vulnerables.
Para construir sus modelos de gemelos digitales, Brocca y sus colegas aprovecharon volúmenes extraordinarios de datos satelitales, combinando nuevos datos de observación de la Tierra que miden la humedad del suelo, las precipitaciones, la evaporación, la descarga de los ríos y la profundidad de la nieve. Estos datos recientemente disponibles, cruciales para el desarrollo de los modelos, incluyen mediciones tomadas con mucha más frecuencia en el espacio y el tiempo:hasta una vez por kilómetro y una vez por hora.
Al igual que una pantalla con más píxeles, estos datos de mayor resolución crean una imagen más detallada. Los científicos utilizaron estos datos para desarrollar su modelado y luego lo integraron en una plataforma basada en la nube que puede usarse para simulaciones y visualizaciones. Este es el objetivo final:una herramienta interactiva que cualquiera puede utilizar para mapear riesgos como inundaciones y deslizamientos de tierra y gestionar los recursos hídricos.
"Este proyecto es un ejemplo perfecto de la sinergia entre las misiones satelitales de vanguardia y la comunidad científica", afirmó Brocca. "Colaboraciones como ésta, junto con inversiones en infraestructuras computacionales, serán cruciales para gestionar los efectos del cambio climático y otros impactos humanos".
Los científicos empezaron modelando el valle del río Po y luego ampliaron el gemelo digital a otras partes de la cuenca mediterránea. Los próximos proyectos planean expandirse para cubrir toda Europa, y futuras colaboraciones permitirán que los mismos principios se apliquen en todo el mundo.
"La historia comenzó con una iniciativa de la Agencia Espacial Europea", dijo Brocca. "Dije que deberíamos empezar por algo que conocemos muy bien. El valle del río Po es muy complejo:tenemos los Alpes, tenemos nieve, lo cual es difícil de simular, especialmente en terrenos irregulares y complejos como las montañas. Luego está el valle con todas las actividades humanas:industria, irrigación. Luego tenemos un río y eventos extremos:inundaciones, sequías y luego nos mudamos al Mediterráneo, que es un buen lugar para investigar eventos extremos tanto para exceso como para escasez de agua".
El principal caso de uso de la plataforma es mejorar la predicción de inundaciones y deslizamientos de tierra y optimizar la gestión de los recursos hídricos. Para que esto funcione mejor a un nivel más local, se necesitarán datos más granulares y modelos más sofisticados. Por ejemplo, para maximizar el potencial de un gemelo digital para la agricultura, la resolución de los datos debe medirse en decenas de metros, no en cientos.
Incógnitas conocidas
Persisten desafíos adicionales. Estos incluyen retrasos en la transferencia de datos satelitales al modelo, la necesidad de más observaciones terrestres para validar los datos satelitales y la creciente complejidad de los algoritmos necesarios para manejar los datos.
Además, ningún modelo es perfecto y los datos satelitales pueden contener errores:las incertidumbres deben caracterizarse adecuadamente para que los usuarios tengan una idea precisa de la confiabilidad del modelo. Según Brocca, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático tendrán un papel fundamental para superar estos desafíos, al mejorar el análisis, la recopilación y la velocidad de procesamiento de datos, y agilizar la evaluación de la calidad de los datos.
"Los esfuerzos de colaboración de científicos, agencias espaciales y tomadores de decisiones prometen un futuro en el que las Tierras Gemelas Digitales para la hidrología proporcionen conocimientos invaluables para la gestión sostenible del agua y la resiliencia ante desastres", concluyó Brocca.
Más información: Un gemelo digital del ciclo del agua terrestre:un vistazo al futuro a través de observaciones de la Tierra en alta resolución, Frontiers in Science (2024). DOI:10.3389/fsci.2023.1190191
Proporcionado por Frontiers
