Producto del estado beta del HidroCL, actualmente los pronósticos son sólo visibles para usuarios registrados, principalmente de las instituciones involucradas en su desarrollo: Universidad de Valparaíso (UV), de la Universidad de La Serena (ULS), de la Dirección General de Aguas (DGA), de la Comisión Nacional de Riego (CNR) y de la Dirección de Obras Hidráulicas (DOH).

HidroCL: Modelo de pronóstico de caudales basado en machine learning

En la actualidad la sociedad chilena ha incorporado la utilidad de los pronósticos meteorológicos en su diario vivir, desde saber cómo estará el día hasta si podremos hacer planes para el fin de semana. Sin embargo, en cuanto a las precipitaciones, el saber si lloverá o cuánto lloverá no necesariamente se traduce en una reducción del riesgo frente a situaciones extremas de desborde de ríos, eventos de turbiedad o sequías, por ejemplo. Eso requiere ir un paso más allá en los pronósticos con el fin cuantificar cuánta agua llevarán nuestros ríos para poder decidir y tomar acciones de prevención.

Con este fin hemos creado HidroCL, una plataforma de predicción de caudales a 5 días futuros para cientos de puntos de control en el país. Para eso hemos combinado múltiples variables meteorológicas de pronósticos internacionales tales como precipitación, temperatura y viento. También, variables hidrológicas históricas como precipitación media, evapotranspiración, profundidad de acuíferos y conductividad hidráulica. Todo esto lo complementamos con productos satelitales que nos permitieron incorporar nuevas variables como vegetación y agua embalsada, que son fundamentales para cuantificar la disponibilidad del recurso hídrico en una cuenca.

Esta gran cantidad de datos fue procesada e incorporada en múltiples modelos, desde modelos conceptuales, árboles de decisión, hasta las más recientes técnicas de machine learning con el fin de obtener la mejor predicción en los puntos de control.

Todo esto pondrá a Chile al nivel de países desarrollados en cuanto a su capacidad predictiva. Sin embargo, todo esto solo representa el primer paso en nuestro afán por poseer predicciones más certeras, en más lugares y de libre acceso para la comunidad.