El Instituto Ibermática de Innovación (i3B) y la Universidad Pública de Navarra han creado un sistema que permite predecir las lluvias extremas. El modelo ha conseguido un acierto de hasta el 85 por ciento en el corto plazo, 24 horas antes de que se produzca.

En primavera y otoño es cuando se produce la mayor parte de las precipitaciones anuales, lo que puede provocar, en caso de ser torrenciales graves consecuencias negativas a la agricultura, el medio ambiente y las personas. Por eso, un grupo de investigadores españoles ha tenido una innovadora idea para intentar predecir estas lluvias. Gracias al análisis del vapor de agua atmosférico recogido por las señales GPS en base a los datos y tendencias recopilados a lo largo de los meses, se puede predecir con una gran seguridad cuando se producirán estas lluvias.
De hecho, informan desde i3B, «una de las variables clave en el origen de las precipitaciones es el contenido de vapor de agua atmósférico». Según los estudios, la existencia de gran cantidad de vapor de agua en la atmósfera es un síntoma inequívoco de grandes precipitaciones en el área mediterránea. El problema llega al intentar conocer la intensidad de las lluvias, el tiempo que transcurrirá hasta que caiga el «chaparrón», etcétera. Y es precisamente lo que han conseguido los investigadores españoles.

Su trabajo se basa en los datos temporales de los últimos ocho años en el norte de la península, gracias a los cuales han demostrado que el uso de GPS es «válido para determinar el valor del vapor de agua atmosférico» explican desde i3B. Posteriormente, con estos datos, el departamento de Inteligencia Artificial ha correlacionado estos datos entre el valor del GPS y la tendencia de precipitación para crear un modelo. Según la propia empresa, el equipo de Aitor Moreno, coordinador del desarrollo, ha tomado las series temporales demostrando que «existe una correlación temporal entre la señal GPS obtenida y la tendencia de precipitaciones».

De este modo se ha conseguido un ratio de acierto de un 85 por ciento en predicciones a 24 horas con un margen de error del sistema prácticamente inexistente a corto plazo», explican desde i3B.

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