Descodificar el agua

A medida que se amplían las redes mundiales de datos sobre el agua, la hidrología isotópica se adentra con rapidez en el terreno de los macrodatos. Los modelos de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático revelan nuevas dimensiones de la investigación sobre el agua que mejoran las previsiones y colman lagunas de datos.

En un estudio del OIEA que se servía de la IA para analizar datos isotópicos de 1257 lagos de 91 países se demostró que la evaporación consume cerca del 20 % del agua que entra en ellos y que en cerca del 10 % de los casos los lagos presentan un grado extremo de pérdida por evaporación que supera el 40 % de la entrada total. Ello supone que muchos lagos no pueden contrarrestar la evaporación, con lo cual están en peligro de desaparecer con el paso del tiempo. "Nos servimos de la inteligencia artificial para determinar los principales factores causantes de evaporación", afirma Yuliya Vystavna, especialista del OIEA en hidrología isotópica y primera autora del estudio. "Dependiendo del tipo de clima (tropical, árido, templado, continental o frío), la evaporación se debe a distintos factores". El estudio se sirvió de modelos de IA para determinar qué lagos corrían mayor peligro de desaparecer.

En otro estudio del OIEA se emplearon modelos de aprendizaje automático para identificar los factores que determinan la dinámica del agua y calcular la "fracción de agua joven" (agua que tiene menos de tres meses de edad) en 45 cuencas fluviales de todo el mundo. La fracción de agua joven indica la manera en la que el agua se almacena y se libera en el medio ambiente, lo cual revela las pautas de retención y flujo. De ese modo puede comprenderse mejor la reacción de los ríos a las variaciones meteorológicas y de las tierras, lo cual permite a las comunidades prepararse mejor para las inundaciones y las sequías y gestionar sus recursos hídricos con mayor eficacia. "Comprendiendo esta dinámica podemos adaptarnos mejor a los desafíos derivados de las variaciones climáticas y la evolución de las pautas de uso de las tierras velando por que los ríos no dejen de prestar servicios esenciales a los ecosistemas y las sociedades humanas", sostiene Tzanka Kokalova-Wheldon, Directora de la División de Ciencias Físicas y Químicas del OIEA.

Los expertos creen que el uso de IA y del aprendizaje automático para analizar datos sobre el agua puede contribuir a mejorar considerablemente los procesos de adopción de decisiones y gestión sostenible de los recursos hídricos. Para promover esta iniciativa, el OIEA, la Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura y el Centro Internacional de Física Teórica elaboraron recientemente un marco para la integración de la IA con los datos hidrológicos e isotópicos.