Un equipo científico, dirigido por investigadores del Grupo “Hidráulica del riego” (HIDER) de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), ha desarrollado una plataforma de bajo coste para la monitorización hidro-meteorológica en tiempo real. Esta monitorización consiste en medir, registrar y transmitir datos de forma inalámbrica al instante en contextos de monitoreo hidrológico con el objetivo de facilitar la toma de decisiones en la gestión del riesgo de inundaciones. Para el desarrollo de la plataforma los investigadores han seguido los principios del denominado open source (código abierto), que permite el acceso al código fuente con el que opera la plataforma (software), así como a los documentos de diseño (hardware), por lo que cualquier persona puede implementar esta plataforma, modificarla en función de distintas necesidades e incluso colaborar para mejorar su funcionamiento.
Las inundaciones son un fenómeno cada vez más frecuente, que generan grandes pérdidas económicas, materiales e incluso humanas. En los últimos años ha crecido el interés a nivel mundial por mitigar este problema y generar estrategias de gestión del riesgo de inundaciones y comprender la dinámica hidrológica de las cuencas, un sector que demanda de una mayor calidad y frecuencia (tanto temporal como espacial) en los datos para lograr modelar y predecir el comportamiento de las aguas con mayor precisión. Una demanda que se ve muchas veces truncada por los costes que implica la monitorización, especialmente en grandes cuencas y en países en vías de desarrollo.
Investigadores del Grupo de Investigación “Hidráulica del riego” (HIDER) de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería agronómica, Alimentaria y de Biosistemas (ETSIAAB) de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), en colaboración con las empresas Wairbut S.A. y Alexandri Ingeniería Civil S.L., y con el apoyo de investigadores del Instituto Geológico y Minero de España (IGME), han desarrollado una plataforma que se presenta como una alternativa para afrontar este problema. Su bajo coste, sumado a la ideología de código abierto, permite que esta tecnología se encuentre al alcance de cualquier persona para que pueda utilizarla e incluso colaborar para mejorarla y obtener un sistema más robusto y adaptable a distintos ecosistemas.
La plataforma, creada con software escrito en Python 3, está integrada por dos nodos sensoriales: un nodo meteorológico, que permite la medición de variables como la precipitación (con un error absoluto medio de ± 1 mm) o el contenido de humedad en el suelo (con un error de ± 2,2 %); y un nodo hidrológico, que registra variables hidrológicas (con un error de ± 0,51 cm). Estos errores suelen verse en equipos sofisticados de mayor coste, lo que destaca el potencial de los sensores de bajo costo empleados por el equipo de investigación.
“De momento la tecnología ha sido probada y validada tanto en campo como en laboratorio, con resultados más que prometedores. Sin embargo, aún estamos trabajando para lograr incorporar mejoras, especialmente en la transmisión de datos y en la alimentación de los equipos” señala Daniel Alberto Segovia Cardozo, investigador de la UPM que ha participado en el trabajo.
En el proyecto, también se ha desarrollado una plataforma web para la gestión de los datos en tiempo real denominada “Smart-Hidro”, que permite la gestión y almacenamiento de los datos recogidos por los distintos nodos de una manera más interactiva, mostrando gráficas y mapas que facilitan la toma de decisiones en tiempo real.
Interfaz grafica de la plataforma web smart-hydro. Fuente: http://
“Dada la importancia que viene cobrando año a año la gestión de cuencas hidrológicas, y especialmente el riesgo de inundación, esperamos que en los próximos años esta tecnología haya evolucionado y se encuentre en funcionamiento en distintas cuencas alrededor del mundo”, indican los investigadores.
Segovia-Cardozo, D. A., Rodríguez-Sinobas, L., Canales-Ide, F., & Zubelzu, S. (2021). Design and Field Implementation of a Low-Cost, Open-Hardware Platform for Hydrological Monitoring. Water, 13(21), 3099. https://doi.org/10.3390/w13213099 Segovia-Cardozo, D. A., Rodríguez-Sinobas, L., Díez-Herrero, A., Zubelzu, S., & Canales-Ide, F. (2021). Understanding the Mechanical Biases of Tipping-Bucket Rain Gauges: A Semi-Analytical Calibration Approach. Water, 13(16), 2285. https://doi.org/10.3390/ w13162285
