USGS lanza River DroughtCast: inteligencia artificial que predice sequías fluviales con 90 días de anticipación
El Servicio Geológico de Estados Unidos (USGS) ha lanzado River DroughtCast, una herramienta basada en inteligencia artificial capaz de predecir condiciones de sequía fluvial con hasta 90 días de anticipación en más de 3.000 estaciones de monitoreo a lo largo del país. Se trata de uno de los avances más significativos en predicción hidrológica operacional de los últimos años.
¿Cómo funciona?
River DroughtCast utiliza modelos de machine learning entrenados con datos de miles de estaciones fluviométricas del USGS, algunas con más de 100 años de registros continuos. A diferencia de los pronósticos meteorológicos convencionales que se basan en la precipitación, esta herramienta se enfoca en los caudales fluviales, que dependen de una combinación de lluvia, humedad del suelo, manto nival y agua subterránea.
El sistema genera pronósticos semanales desde 1 hasta 13 semanas en adelante. Las sequías severas o extremas se predicen correctamente un 75% de las veces en la primera semana, con una precisión que desciende al 55% hacia la semana 13. Cada pronóstico incluye estimaciones de confianza para que los usuarios evalúen el riesgo.
¿Para quién es útil?
- Agricultores: pueden ajustar calendarios de siembra o cambiar a cultivos resistentes a sequía.
- Gestores de embalses: pueden modificar operaciones de almacenamiento semanas antes de que la crisis se materialice.
- Autoridades de emergencia: obtienen tiempo adicional para preparar planes de contingencia hídrica.
- Ingenieros hidráulicos: disponen de una capa adicional de información para el diseño y operación de obras.
Relevancia para América Latina
Aunque River DroughtCast opera actualmente solo en EE.UU., su metodología es replicable. En Chile, la Dirección General de Aguas (DGA) gestiona una red de estaciones fluviométricas con décadas de datos históricos que podrían servir de base para un sistema similar. Países como Colombia (IDEAM), Argentina (INA) y México (CONAGUA) también cuentan con registros suficientes. La combinación de datos hidrométricos históricos con técnicas de deep learning es una línea de investigación cada vez más viable para la región andina.
Fuente: USGS (2026). "New AI Tool Forecasts Drought 90 Days Ahead Nationwide." usgs.gov · Herramienta interactiva: River DroughtCast