USGS y NASA lanzan WISP (Water Information from Space), una aplicación web que utiliza datos del satélite SWOT para proporcionar información de nivel de agua en tiempo casi real en todo Estados Unidos.
La sequía persistente en el sur de Texas ha vaciado los embalses y desatado una "estampida" por perforar pozos en los acuíferos, a una tasa que supera con creces la recarga natural.
AirJoule Technologies recibe el premio CleanTech Breakthrough 2026 por su plataforma que genera agua potable directamente del aire usando tecnología de sorción de alta eficiencia.
La misión SWOT de NASA y CNES publica datos del primer año completo de operación: 127.000 segmentos de ríos mapeados con alturas de agua, anchos y pendientes sin precedentes.
Ingenieros del MIT logran desalinizar agua salobre con energía solar directa, sin baterías ni red eléctrica, alcanzando 94% de eficiencia y 5.000 L/día en pruebas de campo en Nuevo México.
Arizona, Colorado, Nevada, Utah y otros estados del oeste registran el nivel más bajo de equivalente de agua en nieve (SWE) jamás medido al 1 de abril. La sequía amenaza agricultura, energía y ecosistemas.
El Servicio Geológico de EE.UU. presenta River DroughtCast, una herramienta de machine learning que pronostica sequías en más de 3.000 estaciones fluviométricas hasta 90 días antes.
El caudal del Ganges en 1991-2020 fue un 76% más bajo que cualquier sequía previa de los últimos 1.300 años. El estudio publicado en Nature vincula la crisis con el debilitamiento del monzón, la contaminación por aerosoles y el retroceso glaciar.
HIC 2026, el 16.º Congreso Internacional de Hidroinformática, se celebra en Zaragoza del 22 al 26 de junio de 2026. Once líneas temáticas incluyendo IA, gemelos digitales, IoT y gestión de sequías.
Los centros de datos de IA podrían consumir 6.600 millones de m³ de agua adicionales al año para 2027. El WEF lanza el Water-AI Nexus Center para establecer estándares de eficiencia hídrica en la industria tecnológica.
El satélite SWOT, la misión NASA-ISRO NISAR y la plataforma STREAM están transformando el monitoreo hídrico global. Datos públicos gratuitos con aplicaciones directas para cuencas latinoamericanas.
Modelos LSTM y redes neuronales superan a los modelos físicos clásicos logrando NSE > 0,99 en predicción de caudales. Revisión del estado del arte en machine learning hidrológico 2025.