Cuando una comunidad se ve afectada por incendios forestales, se pierde el manto protector que las plantas proporcionan al paisaje. No hay plantas que absorban la lluvia. Como resultado, la ceniza y los escombros de las laderas carbonizadas fluyen hacia las masas de agua.
Esa escorrentía puede contaminar el suministro de agua de la zona. También puede provocar inundaciones repentinas. Son catástrofes resultantes que HydroFlame podría evitar. La herramienta utiliza datos de satélite para ofrecer una imagen de lo que está ocurriendo en las tierras quemadas y en las cuencas hidrográficas cercanas.
Con esta información y con los registros de los ríos aforados, se crean modelos hidrológicos. Estos modelos muestran los posibles efectos resultantes del incendio sobre el caudal y la calidad del agua. En las zonas donde no hay aforos, el aprendizaje automático rellena los datos.
En última instancia, todos ellos proporcionan una previsión, señalando las zonas que corren el riesgo de sufrir inundaciones repentinas y contaminación del agua. La herramienta tiene tres componentes: un visor histórico, un constructor de escenarios "qué pasaría si" y una herramienta de predicción que genera previsiones semanales. El constructor de escenarios "qué pasaría si" y la herramienta predictiva aún están en fase de desarrollo.
HydroFlame pasó una prueba recientemente. Predijo correctamente las avalanchas de lodo que siguieron a los incendios forestales de enero de 2025 en Los Ángeles. El equipo, sin embargo, no había colocado sensores sobre el terreno en ese momento. Esto significa que los resultados de la prueba no fueron verificados con datos. No obstante, el ensayo supone una validación práctica para HydroFlame.
Actualmente, la herramienta sólo incluye datos de la cuenca Clark Fork de Montana. Pero hay planes en marcha para ampliarla a California y Utah.
Fuente(s)
Fuente de la imagen: Malachi Brooks
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