{"id":15226,"date":"2025-03-02T19:56:27","date_gmt":"2025-03-02T22:56:27","guid":{"rendered":"https:\/\/www.semanariotiempo.cl\/?p=15226"},"modified":"2025-03-02T19:56:27","modified_gmt":"2025-03-02T22:56:27","slug":"profesionales-de-prommra-userena-colaboran-en-proyecto-que-predice-crecida-de-caudales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.semanariotiempo.cl\/?p=15226","title":{"rendered":"Profesionales de PROMMRA-USerena colaboran en proyecto que predice crecida de caudales"},"content":{"rendered":"

Se trata de una herramienta creada entre la Universidad de Valpara\u00edso y la Universidad de La Serena.<\/strong><\/span><\/h4>\n

Con el objetivo de predecir la crecida de caudales y los riesgos sobre comunidades e infraestructuras, la Universidad de Valpara\u00edso (UV), con la colaboraci\u00f3n de la Universidad de La Serena (Userena), a trav\u00e9s del Laboratorio de Prospecci\u00f3n, Monitoreo y Modelaci\u00f3n de Recursos Agr\u00edcolas y Ambientales (PROMMRA) han creado una herramienta que permite facilitar la toma de decisiones ante eventos extremos que podr\u00edan ocurrir eventualmente en el pa\u00eds.
\nSe trata del proyecto Fondef \u201cHidroCL: Modelo de Pron\u00f3stico de Caudales Basado en Machine Learning\u201d, el que fue financiado por la Agencia Nacional de Investigaci\u00f3n y Desarrollo (ANID), y que es liderado principalmente por la UV.
\n\u201cSe trata de un sistema de pron\u00f3stico de caudales, medios y m\u00e1ximos diario (\u2026) actualmente est\u00e1 en fase beta, que ya est\u00e1 implementado y prontamente estar\u00e1 en manos de la Direcci\u00f3n General de Aguas (DGA) que es la entidad oficial en Chile que entrega la informaci\u00f3n hidrometereol\u00f3gica a todo el pa\u00eds\u201d, expres\u00f3 la directora del Departamento de Meteorolog\u00eda de la UV y l\u00edder del proyecto, la Dra. Ana Mar\u00eda C\u00f3rdova.
\nAsimismo, la acad\u00e9mica se\u00f1al\u00f3 que actualmente existen una gran cantidad de datos en el pa\u00eds, pero ellos requieren ser analizados de manera conjunta, en este caso por la Inteligencia Artificial (IA).
\n\u201cEl Machine Learning te ayuda a procesar y obtener resultados que de otra manera ser\u00edan muy dif\u00edciles de visualizar. Hoy tenemos un sistema de pron\u00f3stico a cinco d\u00edas para caudales m\u00e1ximos y medios y estamos muy contentos con el proyecto\u201d, indic\u00f3 la Dra. Ana Mar\u00eda.<\/p>\n

APORTE EN TIEMPOS DE INCERTIDUMBRE<\/strong>
\nCabe destacar que dicho producto toma relevancia debido a las caracter\u00edsticas del territorio nacional, el que posee una diversidad de climas y adem\u00e1s desastres naturales, como las crecidas de caudales a corto plazo, por esto, este sistema facilita la preparaci\u00f3n y una mejor toma de decisiones.
\n\u201cEn t\u00e9rminos de cambio clim\u00e1tico, hay efectos claros, uno es que se espera un incremento en las temperaturas y un descenso de las precipitaciones, as\u00ed como tambi\u00e9n la ocurrencia de fen\u00f3menos extremos, como fuertes lluvias e inundaciones (…) los que se volver\u00e1n m\u00e1s frecuentes\u201d, expres\u00f3 el subdirector de PROMMRA-USerena, el ingeniero agr\u00f3nomo, H\u00e9ctor Reyes.
\nDe esta forma, el acad\u00e9mico indic\u00f3 que la herramienta se vuelve fundamental en tiempos de cambio clim\u00e1tico, ya que permite que el pa\u00eds enfrente mejor dichos efectos, logrando menores costos, ya que las autoridades podr\u00e1n prepararse para contenerlos y as\u00ed reducir a su vez, las p\u00e9rdidas materiales, las humanas y adem\u00e1s proveer informaci\u00f3n para ir nutriendo de datos dicho sistema.
\nRespecto al funcionamiento de estas predicciones, el subdirector Reyes, coment\u00f3 cu\u00e1l es el trabajo detr\u00e1s de esta herramienta, la que cont\u00f3 con el aporte de datos que han sido trabajados por a\u00f1os desde el laboratorio: \u201cLo que hace es trabajar con modelos, los que finalmente son integrados en uno solo y as\u00ed pronostica caudales m\u00e1ximos y medios con cinco d\u00edas de anticipaci\u00f3n, lo que se basa principalmente en IA, es decir, esta va aprendiendo datos hist\u00f3ricos, los analiza y aprende ellos y con ello finalmente pronostica (\u2026) el modelo va armando una estructura que le va permitiendo generar esta informaci\u00f3n\u201d.
\nFinalmente, en cuanto al aporte de estos modelos al pa\u00eds y a la Regi\u00f3n de Coquimbo, el profesional de PROMMRA-Userena, se\u00f1al\u00f3 que la informaci\u00f3n entregada es bastante precisa, lo que facilitar\u00e1 sin lugar a dudas la toma de decisiones ante eventos extremos.
\n\u201cEsta herramienta permitir\u00e1 que el sector p\u00fablico y privado puedan anticiparse y as\u00ed reducir posibles da\u00f1os o efectos no deseados, por ejemplo, con la crecida de caudales. En la medida que seamos capaces de anticipar los caudales de los cauces vamos a poder entonces gestionar adecuadamente las acciones de protecci\u00f3n y mitigaci\u00f3n que sean requeridos\u201d, enfatiz\u00f3 Reyes.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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