Los pluviómetros asequibles revolucionan la previsión del tiempo en el área rural de Bolivia

Las fuertes lluvias pueden causar un montón de problemas. Hablamos de inundaciones que pueden arruinar casas, granjas y comunidades enteras. En lugares como Bolivia, donde las estaciones meteorológicas son escasas, predecir lluvias intensas puede sentirse como intentar dar en el blanco con los ojos vendados. Por eso, un nuevo enfoque que usa pluviómetros de bajo costo y tecnología moderna está haciendo olas en la búsqueda de predecir mejor las lluvias, especialmente en áreas rurales.

#La Necesidad de Mejorar la Predicción de Lluvias

En Bolivia, el sector agrícola ha sufrido mucho debido a desastres naturales, especialmente las inundaciones. Estas inundaciones a menudo llegan sin avisar, causando estragos en los cultivos y pérdidas económicas. Con Bolivia siendo uno de los países más propensos a inundaciones, está claro que se necesita una forma confiable de predecir lluvias intensas. Sin embargo, el país tiene actualmente menos de 150 pluviómetros repartidos, la mayoría en grandes ciudades como La Paz, Cochabamba y Santa Cruz. Así que, una gran parte del país queda en la oscuridad cuando se trata de monitoreo climático.

La falta de tecnología avanzada en áreas rurales dificulta el seguimiento de los patrones climáticos. Las fuertes lluvias pueden causar daños enormes, y es esencial tener métodos para proteger a las comunidades de estos eventos. Hay dos tipos de estrategias de protección: pasivas y activas. Los métodos pasivos pueden incluir la construcción de muros de contención o sistemas de drenaje adecuados. Los métodos activos dependen de la previsión y el monitoreo en tiempo real, que escasea en muchos países de América Latina.

#La Solución: Pluviómetros de Bajo Costo e IoT

El proyecto reciente busca crear un sistema de bajo costo para registrar y predecir lluvias. Este sistema incluye pluviómetros que son asequibles y fáciles de instalar. La iniciativa no solo se detiene en medir la lluvia; también incorpora Sensores que miden temperatura, humedad del suelo, humedad y hasta radiación solar. Así, los agricultores y comunidades pueden tener una imagen más clara de las condiciones climáticas.

La idea es instalar una red de estos dispositivos económicos en áreas remotas donde el acceso a internet puede no estar disponible. Estos dispositivos envían sus mediciones por SMS, que es una manera inteligente de comunicar datos sin necesidad de una conexión a internet estable. Los datos se recogen y procesan para ofrecer Pronósticos usando una técnica llamada Redes Neuronales Gráficas (GNN). Piensa en GNN como una forma astuta de analizar datos climáticos tratándolos como un gran mapa interconectado que muestra cómo se relacionan diferentes estaciones meteorológicas entre sí.

#Cómo Funciona el Sistema

#1. Dispositivos Finales

El corazón de este proyecto está en sus dispositivos finales. Estos dispositivos están diseñados con impresión 3D y están equipados con pluviómetros de cubo oscilante. Cuando llueve, el agua llena el cubo oscilante, que se voltea una vez que se acumula una cantidad precisa de agua, permitiendo que el dispositivo mida la lluvia con precisión.

Además de medir las lluvias, estos dispositivos también recopilan datos sobre temperatura, humedad y radiación solar usando varios sensores. La información recopilada se envía a un servidor central a través de mensajes SMS cada 15 minutos. Este sistema no solo hace un seguimiento de la lluvia en tiempo real, sino que también asegura que los datos se actualicen continuamente para su análisis.

#2. El Internet de las Cosas (IoT)

Una vez que se recopilan los datos, tienen que enviarse a algún lugar para un análisis más detallado. Aquí es donde entra el Internet de las Cosas (IoT). Los dispositivos utilizan tecnología GSM/GPRS para transmitir los datos a un servidor central. A medida que cada dispositivo envía sus mediciones al servidor, la información se almacena y se pone a disposición de los usuarios a través de una aplicación web.

La app web, conocida como JalluPredix, es donde sucede toda la magia. Maneja usuarios, dispositivos y redes, facilitando que cualquiera acceda a la información sobre las lluvias. Esta plataforma fácil de usar ayuda a la comunidad a mantenerse informada sobre las previsiones de lluvia y cualquier problema relacionado con el clima.

#El Modelo de Pronóstico

Después de recoger todos esos datos, es hora de darles sentido. Ahí es donde entra el modelo de pronóstico, utilizando Redes Neuronales Gráficas (GNN). Este modelo avanzado observa las relaciones entre diferentes estaciones meteorológicas y utiliza datos históricos para predecir lluvias futuras.

Al tratar las estaciones meteorológicas como nodos en un gráfico y la distancia entre ellas como conexiones, la GNN puede entender cómo la lluvia en una estación puede indicar lluvia en otra. Esencialmente, si una estación experimenta un aguacero, las estaciones cercanas podrían ser las siguientes en la fila.

#Pruebas del Modelo

Para verificar qué tan bien funciona este sistema, los investigadores lo probaron durante un período de 72 meses usando datos de 41 estaciones meteorológicas diferentes en Bolivia. Preprocesaron los datos para abordar cualquier valor faltante y construyeron el modelo de GNN para manejar estas relaciones de manera efectiva. Los resultados fueron prometedores. El modelo de GNN mostró un gran potencial para predecir eventos de lluvia intensa usando datos pasados.

#Resumen de Resultados

El modelo de GNN que mejor funcionó logró resultados impresionantes, sugiriendo que este enfoque podría mejorar significativamente las predicciones meteorológicas en áreas que carecen de recursos. No solo capturó patrones de lluvia, sino que también destacó la importancia de compartir datos entre estaciones meteorológicas para proporcionar mejores pronósticos en general.

#Desarrollos Futuros

Aunque este proyecto ha hecho grandes avances, todavía queda mucho por hacer. Los desarrollos futuros buscarán mejorar el sistema incorporando más sensores, explorando variables adicionales y utilizando componentes más robustos para los dispositivos. El objetivo es crear un sistema que pueda proporcionar predicciones cada vez más precisas mientras es adaptable y rentable.

#Conclusión

En resumen, el uso de pluviómetros de bajo costo combinado con tecnología avanzada ofrece una salvaguarda para comunidades remotas en Bolivia que enfrentan fuertes lluvias. Es un ganar-ganar: los agricultores reciben avisos anticipados sobre inundaciones potenciales y las comunidades pueden prepararse mejor para los eventos climáticos. Con mejoras y actualizaciones continuas, este sistema tiene el potencial de cambiar las reglas del juego para el monitoreo del clima y la preparación para desastres en regiones que más lo necesitan.

Así que la próxima vez que escuches un pronóstico que predice lluvia, recuerda el arduo trabajo que se ha hecho para hacer posible esa predicción. Y si te topas con un pluviómetro de bajo costo en el campo, dale un guiño de agradecimiento por ayudar a mantener a las comunidades a salvo y sonando.