Gualeguaychú firmó un convenio con la UTN para realizar un estudio de alertas tempranas de inundaciones

Se trata de un anteproyecto de Estudio de Alertas de Inundaciones del río Gualeguaychú. El acuerdo fue rubricado por el intendente Mauricio Davico y por el decano de la UTN, Martin Eduardo Herlax. Estuvieron presentes, además, el secretario de Gobierno, Manuel Olalde; la titular de la Secretaría de Inversiones y Desarrollo Local, Estela Miño; el titular de Defensa Civil; Nicolás Bozzani y el Dr. En Ingeniería, Carlos Casanova (UTN).

Las actividades proyectadas en el marco del convenio consisten en determinar las variables hidrológicas claves para la predicción de crecidas en la cuenca baja del río Gualeguaychú; revisar la disponibilidad de fuentes, la accesibilidad y calidad de los datos actuales, y realizar su curación; evaluar la necesidad de instalación de nuevos sensores u otros dispositivos para la recolección de datos adicionales; identificar y seleccionar modelos de Inteligencia Artificial (IA) adecuados para la predicción de crecidas y analizar los beneficios y costo de distintas alternativas de sistema de alerta temprana basado en las conclusiones de las etapas anteriores.

Davico señaló que “se trata de un paso importantísimo en la búsqueda de herramientas técnicas y científicas para prever lo que pueda llegar a suceder en situaciones específicas. Históricamente, el comportamiento del río se ha manejado a través de estimaciones subjetivas, de personas que se han hecho idóneas en la materia por la experiencia vivida. Pero hay factores innegables de cambios en el comportamiento climático que nos obligan a tomar medidas más precisas y que permitan paliar efectos negativos, o de ser posible evitarlos a través de alertas a tiempo. En ese marco, estamos confiados en poder avanzar en ese sentido, con este tipo de trabajos serios y responsables”.

Por su parte, Miño celebró el acuerdo al que calificó de “un antes y un después” y recordó que es una vieja demanda del sector turístico y de la comunidad en general: “Este trabajo pretende contar a futuro con herramientas científicas que permitan alertar con tiempo, posibles desbordes del río Gualeguaychú, y también prever el impacto en zonas más aledañas al mismo. Puntualmente, se trata de convenir el trabajo de un equipo técnico de UTN para la realización de un anteproyecto de Estudio de Alertas de Inundaciones del río Gualeguaychú dada la vasta experiencia en este tipo de estudios. Luego, ellos determinarán los sistemas más aplicables y precisos y, a partir de allí, se analizarán técnica y presupuestariamente los mismos para decidir cuál es el más indicado”, detalló.

Para la elaboración del trabajo previsto, se prevé la siguiente metodología: trabajo colaborativo entre los grupos de investigación para la identificación de variables y evaluación de datos; consultas técnicas para determinar la infraestructura necesaria; desarrollo y pruebas de modelos de IA en colaboración con expertos y la documentación de resultados y presentación de los mismos.

En tanto, y a los efectos de contar con datos de base específicos para la realización de los trabajos, la Municipalidad entregará a la UTN registros históricos de datos de niveles del Puerto Gualeguaychú y otros puntos del río, datos meteorológicos de la ciudad, o de la cuenca que pudiere contar (precipitaciones, temperatura, velocidad y dirección del viento), relevamientos plani-altimétricos específicos de la ciudad, mapas de tipos de suelos, capacidad de infiltración, cobertura vegetal de la cuenca, ejido o zona de análisis, entre otros.

El informe final, que estaría dentro de los cuatro meses, contendrá básicamente la identificación de las variables más significativas para la predicción de crecidas en la cuenca baja del río Gualeguaychú; la evaluación de la disponibilidad y accesibilidad de los datos actuales; una propuesta de métodos para la curación de datos existentes; la determinación de la necesidad de instalación de nuevos sensores o dispositivos adicionales para alimentar el sistema de alerta temprana; la selección y recomendación de Modelos de Inteligencia Artificial; el análisis de distintas alternativas del sistema de alerta basado en los resultados de la investigación, la factibilidad técnica de cada alternativa; el presupuesto estimado correspondiente a cada alternativa, entre otros aspectos.