Cómo un sistema IoT con inteligencia artificial puede anticipar inundaciones repentinas: avances del proyecto NATURISK
Las inundaciones repentinas —también conocidas como flash floods— son uno de los peligros hidrometeorológicos más difíciles de anticipar.
Se desarrollan en cuestión de minutos u horas, dependen de múltiples factores locales y suelen ocurrir en zonas de montaña o cuencas pequeñas donde la instrumentación es escasa. Su impacto puede ser devastador: daños materiales, cortes de infraestructuras e incluso riesgo para la población.
En Arantec llevamos años desarrollando soluciones para monitorizar ríos, barrancos y redes de drenaje. Pero en 2024 dimos un paso decisivo con el proyecto NATURISK, cuyo objetivo es crear un sistema integral capaz de detectar anomalías, corregir datos erróneos y generar alertas tempranas fiables incluso en escenarios con poca densidad instrumental.
El reto: datos incompletos y redes sensóricas insuficientes
Uno de los principales desafíos para predecir inundaciones repentinas es que:
- No existen suficientes estaciones hidrométricas,
- Los datos meteorológicos pueden contener errores o lagunas,
- Los eventos extremos son poco frecuentes en las series históricas,
- Muchos sensores instalados en zonas remotas presentan dificultades de mantenimiento.
En NATURISK comprobamos que, antes de poder predecir una crecida, es imprescindible disponer de datos robustos y continuos, libres de errores y listos para alimentar modelos hidrológicos o de machine learning.
Por eso, el primer paso del proyecto fue el desarrollo de un motor de control de calidad e imputación capaz de:
- Detectar valores atípicos (saltos bruscos, errores instrumentales, datos imposibles),
- Reconstruir series faltantes usando climatología o estaciones vecinas,
- Identificar anomalías mediante algoritmos avanzados como Isolation Forest,
- Generar conjuntos de datos coherentes, trazables y utilizables operacionalmente.
Sensores IoT + ML: una combinación decisiva para anticipar riesgos
Gracias a la expansión de la red sensórica mediante dispositivos IoT de bajo consumo (LoRaWAN, M2M y NB-IoT), NATURISK permite monitorizar en tiempo real variables clave para anticipar crecidas súbitas:
- Precipitación,
- Humedad del suelo,
- Temperatura,
- Radiación,
- Nivel de río y caudales,
- Intensidad de eventos torrenciales.
Todos estos datos se integran automáticamente en la plataforma y son procesados por el módulo ML del proyecto. El sistema aprende el comportamiento típico de cada estación y es capaz de detectar:
- Anomalías persistentes,
- Sensores que empiezan a degradarse,
- Eventos extraordinarios que podrían anticipar un episodio de inundación.
Con este enfoque, el sistema no solo actúa como un validador de datos, sino como un indicador inteligente de posibles riesgos.
Casos prácticos: cómo se aplica el sistema en la gestión de inundaciones
Como parte de NATURISK se han desarrollado distintos casos prácticos que demuestran la utilidad del sistema. Por ejemplo:
- Caso práctico 1 – Optimización de la red sensórica:
El sistema identifica qué zonas necesitan nuevas estaciones para mejorar la capacidad predictiva. - Caso práctico 2 – Aprendizaje de nuevas variables:
Un modelo entrenado inicialmente con precipitación puede aprender también el comportamiento de la temperatura o la humedad del suelo. - Detección anticipada de anomalías hidrológicas:
Cuando un sensor de nivel de río presenta valores incoherentes con la precipitación registrada, el sistema genera una alerta de mantenimiento predictivo.
Estos casos, integrados en la plataforma web, permiten visualizar de forma intuitiva el estado de la red y los niveles de riesgo en tiempo real.
De la monitorización a la alerta temprana
El objetivo final de NATURISK no es solo depurar datos, sino facilitar decisiones rápidas y fundamentadas.
El sistema desarrollado permite:
- Detectar incrementos anómalos en la precipitación,
- Anticipar comportamientos atípicos del nivel del río,
- Identificar patrones que preceden a crecidas rápidas,
- Activar protocolos tempranos de alerta y evacuación.
Esto marca la diferencia entre reaccionar cuando el agua ya está subiendo y actuar antes de que la crecida ocurra.
Una herramienta real al servicio de la seguridad
El resultado del proyecto es un sistema modular, escalable y listo para integrarse en:
- Cuencas pequeñas de alta montaña,
- Zonas urbanas inundables,
- Redes municipales de protección civil,
- Operaciones de mantenimiento de infraestructuras críticas.
NATURISK demuestra que la combinación de sensórica IoT y machine learning es una estrategia eficaz no solo para predecir inundaciones, sino para mejorar la calidad del dato y reforzar la confianza en los sistemas de alerta temprana.
En Arantec seguimos avanzando para que la tecnología contribuya a reducir el impacto de los fenómenos extremos y mejorar la resiliencia de nuestros territorios.
