En LAND, WATER AND DAMS hemos analizado con la herramienta MotionSurvey (InSAR) 4 meses previos a la rotura de la balsa minera de Córrego do Feijao (Brasil), suceso de gran impacto por las víctimas generadas y por las imágenes grabadas de la rotura.
Se detectan importantes asientos en la presa, que suponen velocidades de 70-80 mm/año.
Resumen en las dos láminas siguientes. Acceso para descarga del documento en PDF en este enlace.
LAND, WATER AND DAMS (LWD) es una empresa start up de ingeniería, creada para dar servicios de consultoría en los sectores de Seguridad y Explotación de presas, Hidrometeorología y Teledetección aplicada a la ingeniería civil y medio ambiente.
LWD se crea con el apoyo de la Agencia Espacial Europea (ESA) y la Fundación para el Conocimiento (madri+d) de la Comunidad de Madrid, mediante el programa de incubación de empresas ESA BIC Madrid Region, para el desarrollo del proyecto denominado
MotionSurvey es un servicio global, de bajo coste y fácil acceso para el análisis histórico y monitorización de movimientos del terreno o de grandes estructuras, mediante satélites de observación de la Tierra. Basándose en el procesado interferométrico de series temporales de imágenes radar de satélite (Interferometric Synthetic Aperture Radar, o InSAR), el servicio MotionSurvey proporciona, con precisión milimétrica, tanto registros históricos de movimientos del terreno o de estructuras en el área de interés, como su monitorización para el seguimiento de su evolución.
Aplicaciones:
Accede a la web de LAND, WATER AND DAMS y de MotionSurvey haciendo clic AQUÍ.
Acabo de leer en una revista publicada en la web, en un artículo escrito por una joven bloguera, lo siguiente:
«Como Millennial que soy, quiero romper una lanza en nuestro favor y decir que somos la generación de nexo, sí, la generación que tiene la misión de unir la especialización por procesos y la revolución tecnológica, Generaciones BabyBoomer + X y Generaciones Z + Touch respectivamente. Recientemente leía un artículo de cómo los millennials, a pesar de tener un millón de tecnologías disponibles, siempre llevamos con nosotros una agenda o libreta de papel. Muchos, tenemos pasión por los buenos libros, la lectura del periódico y una conversación inteligente con alguien que te aporte conocimiento, …»
Reconozco que de la primera parte no entendí absolutamente nada. La segunda me hizo pensar que, quizá, una característica de estos millennials sea la de estar excelentemente pagados de sí mismos. Bueno, algo de autoestima nunca viene mal.
La curiosidad me llevó a brujulear, con la inestimable ayuda de Google, sobre esos términos tan sonoros, quizá me había perdido algún experimento genético a escala global, o alguna invasión de aliens. Pero no. Por lo que pude averiguar, de forma superficial, se trata simplemente de la imperiosa necesidad humana de etiquetar y ponerle nombre a todo. Si, además, ese nombre es sugerente, atractivo, y lo publicas en un estudio con alguna universidad (la que sea), hasta parece que haya algo sesudo y trascendente detrás de ello.
Sí, sé que es una actitud algo escéptica la mía, pero es que estoy a caballo entre ser un baby-boomer y un generación-X, siendo el escepticismo característica de estos últimos.
El caso es que el tema me llevó a pensar si realmente hay grandes diferencias entre generaciones. Por naturaleza tiendo a evitar generalizaciones y etiquetas, no me gustan nada, pues, por su propia esencia, nunca reflejan la realidad individual, que para mí es muy importante.
¿Qué caracteriza a una generación y la hace diferente de otras? Seguramente no es una definición muy correcta, pero entiendo aquí por «generación» el conjunto de personas nacidas en un determinado intervalo de tiempo, entre una y dos décadas. Evidentemente, no sólo se ha de tener en cuenta la época en la que naces, sino dónde lo haces y dónde te desarrollas como ser humano (tu infancia y juventud).
En esos términos, solo conozco la generación de mis padres, la mía propia, y dos o tres posteriores.
Y, sinceramente, creo que si hay que romper una lanza por alguna de ellas, es por la generación de mis padres, de nuestros padres (si, como yo, naciste en torno a los años 60).
Los de esa generación vivieron, y sufrieron, la Guerra Civil siendo niños, desarrollaron su juventud en la durísima posguerra, estuvieron pluriempleados (un solo empleo no llegaba a cubrir todas las necesidades), muchos emigraron para ganarse un futuro, sufrieron las restricciones (culturales, económicas y políticas) de la dictadura, mantuvieron a sus mayores en casa (en las que no sobraba espacio, precisamente) a su cuidado, fueron prolíficos (dando lugar a la generación del baby-boom), criaron a sus hijos en el valor del esfuerzo, el estudio y el respeto a sus mayores (incluyendo a los profesores), construyeron sus casas con sus propias manos, o tuvieron que iniciar su vida conyugal en una habitación con derecho a cocina, nos dieron estudios, trabajo y valores, nos trajeron la democracia en una transición pacífica tras la dictadura y fueron los artífices de la mayor prosperidad que ha experimentado nuestro querido país, España, en varios siglos de historia.
A todos ellos, gracias. Gracias, mamá, gracias, papá.
NOTA: Este artículo ha sido publicado en el Boletín de SPANCOLD (SPANCOLD Newsletter) de junio de 2017 (Boletín nº 12, Volumen 5, nº 2), al que puede accederse mediante el siguiente enlace: http://www.spancold.es/Newsletter/SPANCOLD_Newsletter_N12_20170613.pdf
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La observación de la Tierra desde el espacio está experimentando grandes avances y una continua mejora de la información obtenida, tanto en lo referente a la componente espacial (nuevos satélites y nuevos y mejores sensores de observación, lo que redunda en una mejor resolución espacial, temporal y espectral), como también en las aplicaciones que dan valor añadido a la información captada por los satélites.
La disponibilidad de conjuntos de datos de observación de la Tierra, sistemáticos y de alta calidad, con acceso a los mismos de forma abierta (sin restricciones de uso) y gratuita para todo aquél interesado en hacer uso de los mismos, abre un gran abanico de posibilidades de desarrollo de aplicaciones de valor añadido para muchos sectores, incluyendo a la ingeniería de presas en el ámbito de la seguridad y explotación de presas.
Copernicus (http://copernicus.eu/) es un programa civil de la Unión Europea para la observación de la Tierra (EO, por sus siglas en inglés, Earth Observation), enfocado a satisfacer los requerimientos de los usuarios. Surge este programa en 2014, como continuación de las actividades iniciadas en 2001 para la monitorización global para el medio ambiente y la seguridad, (GMES, por sus siglas en inglés, Global Monitoring for Environment and Security). El programa, liderado por la Comisión Europea en colaboración con la Agencia Espacial Europea (ESA, European Space Agency) ha supuesto una inversión de más de 7 mil millones de euros desde el año 2002.
Copernicus combina una componente espacial (con una serie de satélites propios, los Sentinel, más la información de EO de otras misiones colaboradoras, como Landsat y otras varias, con las que se dispone de acuerdos para compartir datos, o cuyos datos se adquieren por el programa), una componente local (datos de redes de observación terrestres y de sensores embarcados en aviones o buques), y una componente de servicios (gestión de datos y acceso a la información de los distintos servicios o áreas temáticas que ofrece el programa).
Acceso a datos de Copernicus (http://copernicus.eu/data-access)
La información de EO que ofrece el programa Copernicus se organiza en seis servicios o áreas temáticas:
Los servicios de Copernicus están actualmente operativos en gran parte, a excepción de los servicios de Cambio Climático y Seguridad, que están en desarrollo. El servicio de Seguridad y algunos componentes del de Gestión de Emergencias son de uso y acceso restringido a usuarios autorizados, siendo el resto de servicios de acceso libre y gratuito, sin restricciones de uso.
Satélites Sentinel 1, 2 y 3 (https://sentinels.copernicus.eu/web/sentinel/missions)
La componente espacial del programa (https://sentinels.copernicus.eu/web/sentinel/home) consiste en una constelación de satélites denominados Sentinel, con seis grupos de satélites, de los cuales los tres primeros están ya operativos:
De los diferentes servicios que ofrece Copernicus, y de la ingente información de EO asociada a los mismos, algunos datos y aplicaciones pueden resultar de interés de cara a la seguridad y explotación de presas. Aquí se esbozan algunas de ellas, si bien cabe esperar que surjan más aplicaciones a medida que se preste más atención a las posibilidades de la información de EO, junto con la mejora continua de la misma.
Imagen de densidad de cubierta forestal (http://land.copernicus.eu)
Imagen de cobertura de nieve en los Pirineos, Sentinel 2A (http://www.cesbio.ups-tlse.fr)
Aliviadero de la presa de Oroville, California. Google Earth.
Mapa de inundación en el río Ebro (2/2/2015) (Copernicus Emergency Management Service)
Como conclusión final, con la EO y programas como Copernicus se abren nuevas posibilidades tecnológicas de obtención de información relevante para la seguridad y explotación de presas y embalses, posibilidades a las que debe estar atenta la ingeniería de presas, con objeto de sacar el máximo provecho de las mismas y fomentar la innovación tecnológica en el sector.
José Luis Lorenzo Riera
Consultor en Seguridad de Presas e Hidrometeorología
Ejercicio libre. https://meteowater.com
Creo que casi todos podemos estar de acuerdo en que el primer peldaño de la escalera del conocimiento es la observación. Y, dentro del concepto de observación, en el ámbito técnico y científico, debemos destacar la medición como su principal manifestación.
Pero, si Vd. y yo realizamos una medición de la misma cosa, muy probablemente obtendremos resultados, al menos, ligeramente diferentes. ¿Cuál de los dos es el correcto? Seguramente ninguno de los dos, aunque quizá podríamos ponernos de acuerdo en asignarle un «valor probable» y un cierto margen de error, de incertidumbre.
El propósito de este artículo es resaltar la importancia de cuantificar la incertidumbre en los valores de las variables hidrometeorológicas que manejamos en los estudios hidrológicos, ya se trate de variables directamente medidas, calculadas o pronosticadas, y muy especialmente en relación con las medidas de caudal en las estaciones de aforo.
En general, el principal objetivo de las estaciones de aforo es la cuantificación de los recursos hidráulicos, mediante las adecuadas secciones de control en el cauce. Deben, pues, medir con precisión una amplia gama de caudales, generalmente desde los mínimos de estiaje hasta el entorno de caudales medios, aunque cada estación puede tener su propósito específico y haber sido diseñada, consecuentemente, para un determinado rango de caudales diferente al indicado. También, aunque normalmente con menor precisión, proporcionan información de caudal (o, al menos, nivel de agua) en avenidas.
En este punto, sobre el propósito de una estación de aforos, hay opiniones para todos los gustos, desde el que solo le interesan los caudales de crecidas extraordinarias (por otro lado, bien difíciles de medir), hasta el que únicamente estudia los caudales de estiaje (cuya medida tampoco es sencilla). Incluso en algún caso se ha pretendido la cuadratura del círculo de pretender medir todo ese amplísimo rango, desde estiajes hasta avenidas de 100 o 500 años de período de retorno, con la misma precisión. Pero ese asunto, de los criterios de diseño de estaciones de aforo, espero poder tratarlo en otro artículo del Blog.
«Medir con precisión» … De acuerdo, pero … ¿con cuánta precisión?
Repasemos algunos conceptos previos, que a veces se confunden o no se interpretan correctamente:
Para distinguir entre los conceptos de precisión y exactitud, podemos recurrir a la analogía del arquero y la diana:
La PRECISIÓN está relacionada con la varianza, es decir con la desviación o dispersión de los resultados de las medidas, asociada a errores aleatorios, corregibles mediante la repetición de las medidas.
La EXACTITUD está relacionada con el sesgo del conjunto de las medidas, que está a su vez asociado a errores sistemáticos, no corregibles mediante la repetición de las medidas.
Así, tenemos que, incluso con una cierta imprecisión de un instrumento de medida, se pueden alcanzar buenos resultados obteniendo la media de muchas medidas repetidas, siempre y cuando no exista sesgo en ellas.
Pero …, si la dispersión es grande, la incertidumbre será alta. Volviendo a la analogía del arquero y la diana:
Y ya debemos introducir el concepto de INCERTIDUMBRE:
es la estimación estadística de la magnitud del error de una medición. Se define por una banda alrededor del valor medido, para una probabilidad (nivel de confianza) determinada (normalmente del 95%).
Con todo ello, la calidad de un instrumento de medida será la adecuación de sus características de sensibilidad, precisión, resolución y rango de medida a las condiciones reales de variabilidad y magnitud de la variable a medir y a los fines perseguidos con la medida.
A menudo se simplifican todas estas características en un concepto genérico e intuitivo de “precisión”.
Se espera que el valor verdadero se encuentre dentro de la banda de incertidumbre, con una probabilidad definida por el nivel de confianza. Así, la expresión de la medida de cualquier magnitud no debe considerarse completa si no incluye la evaluación de la incertidumbre asociada a su proceso de medición.
V = Vm ± Error(95%)
La incertidumbre de una medición nos permite también establecer el número de cifras significativas con las que debe representarse el resultado. El número de cifras significativas es igual al de las cifras ciertas más la primera incierta.
Con incertidumbres en torno al 5-10%, que serán las habituales en estaciones de aforo (en muy buenas condiciones de funcionamiento y de calibración con las curvas de gasto), en rigor no deberían emplearse más de 2, o a lo sumo 3, cifras significativas.
12,3 ≠ 12,30
La incertidumbre se calcula mediante la CALIBRACIÓN. En el caso de una estación de aforo, la calibración consiste en el ajuste de la curva de gasto, mediante la campaña de aforos directos.
¿Para qué necesitamos cuantificar y explicitar la incertidumbre en los datos de caudal? Algunas respuestas:
información obtenida mediante las redes hidrológicas. Rigor y profesionalidad en el suministro de dicha información.
En otro artículo espero poder tratar el diseño y realización de campañas de aforos y obtención de curvas de gasto, con la correspondiente evaluación de la incertidumbre. Por el momento, cabe únicamente mencionar y recordar que en la incertidumbre de un dato de caudal medido en una estación de aforo interviene tanto la incertidumbre de la curva de gasto, como la correspondiente a la medida del nivel (del cual se obtendrá el caudal), que vendrá dada por las características del aparato de medida, la adecuación de su instalación y buen estado del conjunto (mantenimiento apropiado). De ahí la importancia de seleccionar correctamente el equipo de instrumentación para la medida de nivel en la estación de aforo (con las adecuadas características de precisión, exactitud, resolución, rango, etc.), y que tal equipamiento esté debidamente instalado y mantenido.
Por último, resaltar que, salvo excepciones, actualmente no es habitual que los datos de caudal estén acompañados de la correspondiente incertidumbre. Quizá todavía no estamos acostumbrados a trabajar con conceptos estadísticos, y nos encontramos más cómodos en un ámbito determinista (a veces con demasiados decimales).
Creo que la integración de los datos de las redes hidrometeorológicas españolas en sistemas supranacionales (Unión Europea: Directiva Marco del Agua, Directiva de Inundaciones y Directiva INSPIRE) nos obligará a introducir este tipo de conceptos en el trabajo habitual con datos hidrológicos, e introducirnos en el mundo, creo que todavía bastante desconocido en nuestro sector, de los metadatos.
Si, además, consideramos un ámbito de trabajo en el que debemos emitir y trabajar con pronósticos hidrometeorológicos, el abandono del paradigma determinista resulta aún más necesario.
La Agencia Estatal de Meteorología (AEMET) ha publicado un trabajo de I+D+i denominado «Sistema estadístico de predicción estacional para la gestión de los embalses en España» (Nota técnica 21 de AEMET, 2016). El trabajo se ha desarrollado en el marco del programa EUPORIAS (EUropean Provision Of Regional Impacts Assessments on Seasonal and decadal timescales), proyecto europeo del FP7, como caso de estudio denominado S-ClimWaRe (Seasonal Climate predictions in support of Water Reservoirs management in Spain).
El trabajo se centra en la predicción estadística de las aportaciones a embalses y de la precipitación en los meses de diciembre, enero y febrero (DEF), o bien en los meses desde noviembre hasta marzo (NDEFM), empleando como predictor de las aportaciones y precipitaciones el índice de la NAO (North Atlantic Oscillation), que a su vez es pronosticado haciendo uso, como predictor, de diferentes índices de cobertura de nieve en otoño en el hemisferio norte.
El método planteado combina técnicas de ensemble con el método de k-vecinos para tratar la incertidumbre del pronóstico. Los resultados se ofrecen tanto en modo «determinista» (como media del conjunto de miembros de los ensembles generados para las aportaciones o para las precipitaciones), o bien en modo «probabilista». Para este último, los resultados se presentan por «terciles»: por encima de lo normal, valores normales, o por debajo de lo normal. Los terciles se generan de forma que la probabilidad climatológica de cada uno de ellos (aportaciones o precipitaciones) sea del 33%. Clasificando los miembros de cada ensemble en los intervalos que corresponden a los terciles climatológicos, se obtiene la probabilidad pronosticada de cada tercil, que será directamente proporcional al número de miembros que contiene.
(Fuente: AEMET, 2016)
La metodología planteada es relativamente sencilla, y está muy bien explicada en el documento. Los resultados son esperanzadores, aunque no ha funcionado de igual manera en todos los casos estudiados (la correlación entre el índice de la NAO y las precipitaciones/aportaciones en invierno no es homogénea en todo el territorio español).
Pero, sobre todo, destacaría que el documento es ilustrativo y didáctico sobre técnicas sencillas de modelización estadística, también sobre el tratamiento de la incertidumbre y su presentación y representación en un contexto de Ayuda a la Decisión.
Además, la metodología propuesta, quizá por su sencillez, es sugerente para ensayar procedimientos similares, quizá con otros predictores y predictandos, o con otros alcances (¿cabría una metodología similar para predicciones de caudal/precipitación a corto-medio plazo, del orden desde horas hasta unos pocos días?). Creo que existen precedentes en ese sentido, aunque quizá de concepción más compleja (p.e. el sistema «Prometeo», desarrollado en la Universidad de Cantabria, o el downscaling estadístico que, hasta no hace mucho, empleaba la propia AEMET para pronósticos probabilistas).
En resumen, una lectura recomendable. En este enlace puedes acceder al documento PDF.
Las cuencas hidrográficas en España están permanentemente monitorizadas por las redes del Sistema Automático de Información Hidrológica (SAIH), gestionadas por las Confederaciones Hidrográficas con la coordinación y el impulso de la Dirección General del Agua (DGA), al menos hasta que la presente crisis económica dejara la explotación y mantenimiento de los SAIHs bajo mínimos, y a la DGA sin apenas margen de maniobra para ejercitar ese impulso y coordinación, al menos en el aspecto económico (pero eso será, si acaso, objeto de otro artículo de este Blog).
El SAIH permite disponer en tiempo cuasi-real (en intervalos de entre 5 y 15 minutos que, a efectos hidrológicos, permiten hablar plenamente de tiempo real) de información de variables hidrometeorológicas (precipitación, temperatura, algunas otras variables meteorológicas y nivel de agua en los ríos) y de variables de explotación de infraestructuras hidráulicas (niveles de embalses y canales, posición de compuertas, caudales en conducciones, etc.), en un amplio conjunto de estaciones o puntos de control distribuidos por toda la cuenca.
Esta información se ve complementada por otros datos e informaciones procedentes de otros organismos, en especial de la Agencia Estatal de Meteorología (AEMET), que proporciona datos de sus propias redes de estaciones termo-pluviométricas o meteorológicas, datos e imágenes de la red de radares meteorológicos, imágenes del satélite Meteosat y, muy importante, los conjuntos de datos de pronósticos meteorológicos. También es frecuente que al SAIH se incorpore información de concesionarios, especialmente hidroeléctricos.
Por tanto, en un sistema como el SAIH se maneja un enorme volumen de datos e información: datos hidrometeorológicos en tiempo real, pronósticos meteorológicos, datos de explotación de las infraestructuras y de organismos y fuentes externas. Con todo ello, es frecuente encontrarse con datos contradictorios o dudosos, huecos en las secuencias de datos, etc. Además, varias herramientas tecnológicas operan sobre todos esos datos, generando nueva información que se superpone a la anterior: modelos, sistemas de información geográfica (SIG), series de variables calculadas, etc. Y, simultáneamente, existe también una fuerte demanda de información, tanto interna (Dirección y otras Áreas y Servicios de la propia Confederación Hidrográfica), como externa (Protección Civil, Ayuntamientos, particulares, etc.). Si añadimos que todo ello se da en un contexto de emergencia, se comprende a la perfección la imperiosa necesidad de gestionar la información adecuadamente y a los niveles apropiados, así como las dificultades del proceso de toma de decisiones.
La gestión de la información, de forma que permita validarla, estructurarla, sintetizarla y visualizarla de forma eficaz e inteligible, y en tiempo real, transformando los datos en conocimiento, es lo que constituye el Sistema de Ayuda a la Decisión (SAD).
El SAD no debe entenderse como un determinado modelo de simulación, o una aplicación informática en concreto. Es, en realidad, un entorno de trabajo en el que intervienen elementos tecnológicos en interacción con un equipo humano, que permite pasar de los datos al conocimiento, de las preguntas a las respuestas, de los objetivos a las decisiones.
Es imprescindible, por muy avanzado y potente que sea el SAD desde el punto de vista tecnológico, la intervención de un equipo humano cualificado y con experiencia. Además, debe estar siempre en un proceso continuo de mejora, de la mano de un entrenamiento continuo. El SAD no debe «ponerse en marcha» sólo en situaciones de emergencia (de ser así no se conseguirían resultados eficaces), sino que debe estar funcionando en línea y en continuo, haciendo regularmente los procesos de validación de datos, síntesis y visualización de la información y elaboración de predicciones, aún fuera de episodios de crecidas.
El SAD debe interactuar con varias herramientas y fuentes de datos en el entorno del SAIH (SCADA, validación de datos, pronósticos meteorológicos, modelos, SIG, etc.). Por tal motivo, debe disponer de las interfaces necesarias para comunicarse e interactuar con cada una de ellas. De forma simplificada, cabría también ver el SAD como un integrador de herramientas y datos en tiempo real.
Es importante destacar que la elección de un determinado entorno informático gestor o integrador no es el elemento fundamental para el diseño e implantación del SAD. La gestión de datos diaria en un SAIH, su validación, la selección de parámetros fundamentales para los modelos hidrológicos-hidráulicos, el funcionamiento interno del sistema y la evaluación de prioridades para ayudar en la toma de decisiones, son las labores fundamentales que dependen de la experiencia y formación de los técnicos responsables (hidrólogos) y que no deben quedar enmascaradas en un debate sobre entornos o soluciones concretas de software. De hecho, existen diferentes alternativas (incluyendo desarrollos ad-hoc), todas ellas válidas para la implantación de un SAD. De tales diferentes alternativas existen, o han existido (algunas no han superado la penuria económica de estos últimos años), ejemplos en el conjunto de las Confederaciones Hidrográficas.
El mayor o menor éxito de las diferentes implantaciones de SADs en los SAIHs ha dependido, en opinión del que esto escribe, más bien de la adecuada dotación del equipo humano de hidrólogos para la gestión del sistema y, muy importante, del acierto en los objetivos y diseño del mismo, más que en las diferentes prestaciones de las soluciones concretas de software a implantar. También se han dado casos de pretender obtener resultados en breve plazo, y con requerimientos de precisión que están muy lejos de lo que razonablemente se puede conseguir con los pronósticos hidrológicos (especialmente en cuencas pequeñas no reguladas y sin información de «aguas arriba», pero eso quizá sea objeto de otro artículo de este Blog).
Así las cosas, actualmente son varias las Confederaciones Hidrográficas que disponen de un SAD implantado (al menos en su parte tecnológica, de programas y herramientas de software), pero en tan solo una de ellas (la del Ebro) el sistema está suficientemente maduro como para que sus previsiones sean tenidas en cuenta por los servicios de explotación de la Confederación en situación de avenida, y como para difundir públicamente las previsiones de caudales en la red hidrográfica (al menos en una determinada serie de puntos). En otros casos, el SAIH, por supuesto, aporta una información valiosa basada esencialmente en la información en tiempo real. No obstante, la capacidad de generar pronósticos y de anticiparse así a «lo que podría pasar», dentro de una incertidumbre razonable, es uno de los principales elementos de valor añadido que puede generar un SAIH, y no debemos conformarnos con que sean meros recolectores de datos.
Para ello, sería bueno potenciar la componente hidrológica de los equipos de explotación del SAIH, en la medida de lo posible con personal de la propia Confederación Hidrográfica, que deberá recibir una adecuada formación para su especialización en las materias implicadas en el SAD, y con el refuerzo, allí donde sea necesario, de personal especializado de las empresas adjudicatarias de la explotación del SAIH.
