De la Vulnerabilidad a la Prevención de Inundación

Nuestro proyecto “De la Vulnerabilidad a la Prevención de Inundaciones”, presenta una serie de desafíos de inundaciones en las cuencas hidrográficas de ríos vulnerables, a través de un análisis de los datos geoespaciales. A través, de las ayudas de herramientas como Google Sites, HEC-HMS- HEC-RAS, SNAP y el conjunto de imágenes satelitales aportadas por el centro de Copernicus DataCenter, podremos identificar las áreas mas vulnerables, analizando patrones históricos de inundaciones. Con esto, podremos crear un desarrollo de modelos predictivos que, cuando se de una alerta de gran magnitud, podamos de manera efectiva mitigar diversos escenarios. Asimismo, crearemos conciencia entre las comunidades y capacitaremos a las personas con información no solo creíble, sino también accesible, para fortalecer la cultura de contingencia y disminuir la mortalidad y los daños derivados de emergencias. Por último, este enfoque revolucionará la gestión de riesgos al convertir datos en acciones tangibles que mejoran el bienestar de las personas.

Metodología para el Proyecto: De la Vulnerabilidad a la Prevención de Inundación

1. Introducción y Objetivos

La propuesta que hemos presentado a este Hackathon de Copernicus, es atrvés del uso de datos satelitales de radar y ópticos, los cuales son generados por imágenes de Sentinel-1 y Sentinel-2, junto al monitoreo en campo en campo de variables metereológicas como información del satélite GOES-16, el modelo global GFS y el modelo europeo ECMWF.

Este proyecto tiene como objetivo identificar, monitorear y prevenir áreas vulnerables a inundaciones mediante el uso de imágenes satelitales de Copernicus avanzadas y modelos hidrológicos.

2. Importancia de las Imágenes Satelitales en la Detección de Inundaciones

a) Análisis de Imágenes de Radar (Copernicus Sentinel-1) con SNAP

En cuanto al análisis de imagens de radar de Sentinel-1, con el software SNAP, el cual nos permite hacer una detección con alta precisión de diversas áreas afectadas por un evento de inundación, incluso cuando se presentan condiciones meteorológicas adversas como (lluvia, nubosidad, noches, ect.), permitiéndonos tener una gran herramienta esencial para el monitero en tiempo real en zonas que sean vulnerables. Este proyecto utiliza las polarizaciones VV y VH para generar una visualización en falso color, donde las áreas de agua se representan en azul/negro y las áreas de tierra en diversos tonos de verde y amarillo.

• Áreas con presencia de agua: se podrán identificar claramente en azul o negro.
• Terreno con vegetación: Los terrenos sin cobertura vegetal y áreas vegetadas se detectarán en tonalidades verde y amarillo, lo que facilita la distinción de áreas vulnerables.

Es de suma importancia saber que la información proporcionada por radares, es fundamental para la detección de agua en la superficie terrestre y para el monitoreo en tiempo real, ofreciendo una ventaja competitiva en el Hackathon de Copernicus, ya que tendremos una vigilancia continua bajo cualquier condición climática presentada.

El análisis presentado en la imagen inferior del texto que muestra las (Manchas de Agua), del lago de una hidroeléctrica fundamental en la Provincia de Chiriquí, Panamá, Fortuna, se presenta un análisis de imágenes de radar Sentinel-1 con el formato L1C que nos permite observar la extensión de agua en distintas condiciones climáticas, demostrando así el potencial de esta tecnología para monitorear inundaciones en tiempo real. Las imágenes de Sentinel-1 L1C, operan a través del espectro de microondas, que especialmente son útiles, por la penetración de nubes para la captación de información tanto de día como de noche. Lo cual permite hacer una identificación oportunidad de áreas afectadas por inundaciones, con el procesamiento de imágenes SAR. El enfoque que hemos propuesto con esta herramienta es proporcionar un seguimiento valioso a las inundaciones y desarrollar respuestas y planes de mitigación en áreas vulnerables. 

Al analizar el Índice de Diferencia Normalizada de Agua (NDMI), que se obtiene a través de imágenes ópticas de Sentinel-2, presentamos un visualización clara y precisa de presencia de agua en terrenos de gran superficie, las cuales arrojan a continuación la siguiente información: 

• Identificación de fuentes de ríos para evaluar su expansión durante inundaciones.
• Monitoreo de cambios dados en tiempos atrás para mejorar la gestión del riesgo.

Nuestro análisis con el NDMI, para detectar distintas áreas del suelo húmedo, viendo asi el índice que resalta zonas con alta presencia de agua, y al aplicar esta metodología en el lago de la hidroeléctrica Fortuna en la Provincia de Chiriquí, podemos hacer una evaluación de las áreas que tienen mayor probabilidad de una inundación. En un caso que ocurra una inundación, se implementaría el uso de imágenes de radar, porque al ser óptimas para trabajar en distintas condiciones del clima, podemos capturar información para la toma de decisiones. La metodología empleada, también nos permite analizar de manera sencilla índices de vegetación y análisis de radar, facilita tanto el monitoreo en tiempo real como la prevención.

3. Monitoreo de Variables Meteorológicas con GOES-16, GFS y ECMWF

Además de las imágenes de radar y ópticas, el proyecto incluye el monitoreo satelital de variables meteorológicas clave como precipitación, temperatura y presión atmosférica. Se utiliza información del satélite GOES-16, así como datos de los modelos meteorológicos GFS (Global Forecast System) y ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts). Estos sistemas permiten:

• Monitorear en tiempo real las condiciones atmosféricas que tengas posibilidad que causar inundaciones.
• Predecir eventos extremos como lluvias de gran magnitud mediante la integración de los modelos GFS y ECMWF, lo que incursiona en la capacidad de anticipación.

Estos datos meteorológicos se integran en la plataforma para ofrecer una visión del riesgo de inundación, combinando datos históricos, imágenes satelitales y predicciones climáticas.

4. Fuentes de Datos Complementarias

a) Datos Históricos de DesInventar

Los datos históricos de eventos de inundación de DesInventar se utilizan para identificar patrones de vulnerabilidad y áreas que han sufrido inundaciones recurrentes. Estos datos históricos permiten realizar una comparación con los análisis actuales de radar y Sentinel-2.

b) Estaciones Meteorológicas en Tiempo Real

El monitoreo en tiempo real mediante estaciones meteorológicas locales se utiliza para ajustar los modelos hidrológicos y validar los eventos de lluvia con el comportamiento de las áreas inundadas.

5. Procesamiento y Simulación Hidrológica

a) Modelos Hidrológicos (HEC-HMS)

El software HEC-HMS permite modelar el comportamiento de lluvia-escurrimiento en la cuenca, proporcionando pronósticos de caudal basados en datos meteorológicos en tiempo real, ajustados con los datos satelitales y de radar.

b) Simulaciones Hidráulicas (HEC-RAS)

Los caudales resultantes de HEC-HMS se introducen en HEC-RAS para simular el comportamiento del flujo fluvial y determinar las áreas susceptibles de inundación. Esta información se utiliza para generar mapas de riesgo.

6. Integración y Presentación en Google Sites

Para realizar la presentación de la información de la plataforma se ha utilizado Google Sites, que incluye: 

• Mapas interactivos de riesgo.
• Monitoreo en tiempo real con estaciones meteorológicas.
• Monitore satelital.
• Registro de incidencias.

7. Ventajas Competitivas

Al utilizar imágenes de radar de Sentinel-1, imágenes ópticas de Sentinel-2, tanto con el monitoreo meteorológico con el satélite GOES-16, obtendremos unas ventajas cruciales para el proyecto dentro de la competencia del Hackathon de Copernicus.

• Monitoreo continuo y preciso: El radar de Sentinel-1 ofrece monitoreo constante sin importar el clima, mientras que GOES-16 y los modelos meteorológicos mejoran la predicción de eventos de inundación.
• Integración de múltiples fuentes de datos: La combinación de datos históricos, meteorológicos y satelitales asegura un análisis completo y preciso de la vulnerabilidad a inundaciones.

8. Conclusión

El análisis de imágenes de radar y ópticas de Copernicus Sentinel-1 y Sentinel-2, combinado con el monitoreo meteorológico en tiempo real de GOES-16, GFS y ECMWF, forma la base de este proyecto para anticipar y gestionar inundaciones. Integrar estos datos en una plataforma avanzada como Google Forms permite ofrecer una solución integral y efectiva, clave para sobresalir en el Hackathon de Copernicus, donde la capacidad para prevenir inundaciones a través de tecnologías satelitales y predicciones climáticas es esencial para la competitividad.

Modelo Económico Implementado 

Nuestra plataforma ha sido diseñada para integrar tecnologías avanzadas de monitoreo ambiental y análisis predictivo, utilizando fuentes de datos en tiempo real para la gestión del riesgo de inundaciones en áreas vulnerables. El sistema combina estaciones meteorológicas de alta precisión, medidores de nivel de ríos y un robusto sistema de transmisión de datos, proporcionando alertas tempranas y soluciones efectivas de mitigación.

• Estaciones meteorológicas de precisión ($300.00 cada una): Estas estaciones miden variables críticas como la precipitación, velocidad del viento y humedad. La integración de estos datos permite realizar análisis predictivos con modelos meteorológicos avanzados como GFS y ECMWF, esenciales para anticipar eventos extremos. La información recolectada también se cruza con imágenes satelitales de GOES-16, proporcionando un panorama completo y en tiempo real de las condiciones atmosféricas.

• Medidores de nivel de ríos ($353.00 por unidad): Equipados con sensores avanzados, estos medidores garantizan una vigilancia constante y precisa del comportamiento hidrológico de los ríos. Los datos obtenidos se utilizan en simulaciones de inundaciones a través de HEC-HMS, donde se modelan escenarios de escorrentía, y en HEC-RAS, donde se evalúa el comportamiento de los caudales para mapear áreas susceptibles de inundación.

• Sistema de transmisión de datos ($550.00): La plataforma cuenta con un sistema de transmisión que permite la recolección y envío continuo de datos desde las estaciones meteorológicas y los medidores fluviales. Estos datos son procesados y visualizados en nuestra plataforma Google Forms, lo que facilita la toma de decisiones en tiempo real. Los mapas estadísticos de vulnerabilidad generados son una herramienta clave para la planificación y respuesta en situaciones de emergencia.

Escalabilidad y Monetización de la Plataforma

La plataforma "De la Vulnerabilidad a la Prevención de Inundaciones" está diseñada para crecer y adaptarse fácilmente a diferentes áreas y necesidades. A medida que aumentamos nuestra cobertura, podremos incorporar más datos y características personalizadas para los usuarios. En cuanto a la monetización, planeamos implementar un sistema de suscripción que dará acceso a herramientas avanzadas, análisis detallados y alertas en tiempo real. También, estamos buscando colaborar con gobiernos, aseguradoras y empresas del sector privado para crear alianzas que aseguren ingresos constantes. Con esta estrategia, buscamos no solo garantizar la sostenibilidad del proyecto, sino también maximizar su impacto en la gestión de riesgos de inundaciones.