La gestión del agua en un contexto de cambio climático es un reto crucial en Cataluña y a nivel global. La predicción de la calidad y cantidad de agua en cuencas, embalses, lagos y zonas costeras es esencial para evaluar la salud de los sistemas naturales y sociales que dependen del agua. Este proyecto propone el desarrollo de gemelos digitales de estos ecosistemas, integrándolos en servicios de predicción a corto y largo plazo utilizando tecnologías innovadoras como la inteligencia artificial, la computación de alto rendimiento y la teledetección. Esto mejorará la capacidad del ACA para proporcionar servicios que comprendan y respondan a los impactos del cambio climático en los ecosistemas acuáticos.
La gestión del agua en Cataluña se enfrenta a numerosos desafíos como la escasez, la contaminación, el cambio climático y la pérdida de biodiversidad. La creciente disponibilidad de nuevos productos climáticos y los avances en la modelización de los ecosistemas acuáticos permiten elaborar pronósticos fiables sobre la dinámica de lagos y zonas costeras a escala regional y global. Estas tecnologías, junto con el uso de la teledetección y la inteligencia artificial, permiten anticipar eventos como inundaciones y sequías, y proyectar los cambios climáticos futuros, facilitando una gestión más sostenible de los recursos hídricos.
Objetivo Principal: Co-desarrollar gemelos digitales para la predicción de la cantidad y calidad del agua en las cuencas del Ter y la Tordera, incluyendo cuencas, embalses y zonas costeras, contribuyendo a una gestión eficiente de los recursos hídricos, protegiendo los ecosistemas y maximizando la seguridad hídrica en un contexto de cambio climático.
Objetivos Secundarios:
● Utilizar los gemelos digitales como pilotos para la creación de un servicio climático de predicción de variables hídricas.
● Fortalecer la capacidad de asimilación de datos observacionales de los gemelos digitales mediante la integración de tecnologías digitales.
● Adaptar los gemelos digitales con el ACA para una adecuada adaptación al cambio climático, la sequía y otros fenómenos climáticos extremos.
Metodología del Proyecto:
- Construcción de flujos de trabajo para la predicción de variables de interés en cada sistema, incluyendo la asimilación de datos de diversas fuentes.
- Co-creación con usuarios y gestores para adaptar las funcionalidades de los gemelos digitales a las necesidades particulares de cada piloto.
- Utilización de computación de alto rendimiento para la instalación de los gemelos digitales.
- Integración de la teledetección en los gemelos digitales para mejorar los algoritmos de estimación de la producción primaria y el análisis espacial.
- Desarrollo de modelos de inteligencia artificial para predecir variables de calidad del agua.
Resultados preliminares
Podéis usar una versión en desarrollo de nuestros gemelos digitales a través de los siguientes enlaces:
- Visor de les datos de intrusión salina a las desembocaduras del Ter y la Tordera: https://nereidaca.github.io/saltwater_intrusion_data/
- Modelización de la intrusión salina: https://nereidaca.github.io/saltwater_ML/
- Predicción estacional (próximos 7 meses) de los caudales en el Ter y la Tordera y volumen de aigua en los pantanos de Sau y Susqueda: https://nereidaca.github.io/seasonal_hydro/
- Predicción de los parámetros físico-químicos y índice FAN en les masas de agua costeras delante del Ter y la Tordera (próximamente).
Investigadores Principales: Rafael Marcé y Jordi Pagès. Otros investigadores implicados: Daniel Mercado
Proyectos R+D+I de la Agència Catalana de l’Aigua
