Utilizando el pronóstico hidrológico para mejorar la gestión de los recursos hídricos

La previsión hidrológica ha surgido como una de las herramientas más críticas en la gestión moderna de los recursos hídricos, permitiendo a las comunidades, gobiernos y organizaciones predecir la disponibilidad y los patrones de flujo de agua futuros con mayor precisión. Aprovechando datos meteorológicos avanzados, modelos hidrológicos sofisticados y técnicas computacionales de vanguardia, esta disciplina científica proporciona información esencial que ayuda a las sociedades a prepararse para los desafíos relacionados con el agua, desde inundaciones devastadoras hasta sequías prolongadas.

A medida que el cambio climático se intensifica y los fenómenos meteorológicos extremos se vuelven más frecuentes e impredecibles, la importancia de una predicción hidrológica precisa sigue creciendo. El agua y el cambio climático están inextricablemente vinculados, ya que los fenómenos meteorológicos extremos hacen que el agua sea más escaso, más impredecible, más contaminada o las tres, y estos impactos a lo largo del ciclo hídrico amenazan el desarrollo sostenible, la biodiversidad y el acceso de las comunidades hidrológicas.

Comprender el pronóstico hidrológico: fundaciones y principios

Esta previsión hidrológica representa el proceso científico de predecir las condiciones futuras de los sistemas de agua, incluyendo flujo de corriente, etapas fluviales, niveles de aguas subterráneas, nieve fundida y otras variables hidrológicas de interés. Pronóstico hidrológico típico traduce un conjunto de pronósticos meteorológicos cortos, intermedios y largos en estimaciones de variables hidrológicas de interés mediante modelos de pronóstico a escala temporal correspondiente, con estos modelos de preparación hidrológica puramente informados.

La base de la previsión hidrológica descansa en la comprensión de las complejas interacciones entre las condiciones atmosféricas, las características de la superficie terrestre y el movimiento de agua subsuperficie. Los patrones meteorológicos impulsan la precipitación, que luego se mueve a través de cuencas hidrográficas siguiendo caminos determinados por la topografía, las propiedades del suelo, la cubierta vegetal y la infraestructura humana.

Los sistemas de pronóstico hidrológico moderno integran múltiples fuentes de datos para mejorar la exactitud de las predicciones, entre ellas las observaciones meteorológicas de las estaciones meteorológicas, las imágenes de satélite que proporcionan estimaciones regionales de precipitación, los movimientos de tormentas de radar y las mediciones hidrológicas de los medidores de corriente y los pozos de vigilancia de aguas subterráneas. La síntesis de estas corrientes de datos mediante modelos computacionales avanzados crea un panorama completo de las actuales condiciones de cuencas y las posibles trayectorias futuras.

El ciclo de agua y la complejidad de la predicción

La complejidad inherente del ciclo hidrológico presenta tanto desafíos como oportunidades para los esfuerzos de pronóstico. El agua se mueve continuamente entre la atmósfera, la superficie terrestre y la subsuperficie a través de procesos como precipitación, evapotranspiración, infiltración, escorrentía superficial y flujo de agua subterránea. Cada uno de estos procesos opera a diferentes escalas espaciales y temporales, creando un desafío de previsión multidimensional que requiere enfoques de modelado sofisticados.

Las variaciones estacionales añaden otra capa de complejidad, especialmente en regiones con una acumulación significativa de nieve. La nieve actúa como un embalse natural, almacenando agua durante meses de invierno y liberando gradualmente durante períodos de fusión primavera y verano. Previsiones precisas de tiempo y magnitud de la nieve requiere una comprensión detallada de los patrones de temperatura, radiación solar, profundidad y densidad de nieve, e influencias topográficas sobre las tasas de derretimiento.

La importancia crítica de la predicción hidrológica

Las previsiones hidrológicas fiables sirven de base para una gestión eficaz de los recursos hídricos en múltiples sectores y aplicaciones. La capacidad de anticipar las futuras condiciones hídricas permite adoptar decisiones dinámicas en lugar de reactivas, reducir riesgos y optimizar la utilización de los recursos. La previsión hidrológica es de importancia primordial para informar mejor la adopción de decisiones sobre la gestión de las inundaciones, la mitigación de las sequías, las operaciones del sistema de agua, la planificación de los recursos hídricos y la generación de energía hidroeléctrica, entre otros.

Proteger vidas y bienes

Quizás el beneficio más inmediato y visible de la previsión hidrológica radica en su capacidad para proteger vidas humanas y bienes de los desastres de inundaciones. Las inundaciones se han identificado como uno de los desastres naturales más comunes y ampliamente distribuidos en las últimas décadas, y los impactos negativos de las inundaciones podrían reducirse significativamente si se predijo o predijo con precisión de antemano. Los sistemas de alerta temprana basados en previsiones precisas de flujo de corriente proporcionan a las comunidades tiempo precioso para evacuar, proteger los bienes y movilizar la respuesta de emergencia.

Los beneficios económicos de la previsión de inundaciones son sustanciales. Al proporcionar aviso previo de posibles inundaciones, las previsiones permiten a las autoridades implementar medidas de protección tales como el lijado, las barreras temporales de inundaciones y las liberaciones controladas de los depósitos. Estas acciones pueden reducir significativamente los daños causados por inundaciones a viviendas, empresas, infraestructura y tierras agrícolas, ahorrando miles de millones de dólares anuales en pérdidas evitadas.

Asegurar la seguridad de la oferta de agua

Más allá de la protección de las inundaciones, la previsión hidrológica desempeña un papel igualmente vital en la gestión de la escasez de agua y la garantía de suministros de agua fiables para los usuarios municipales, agrícolas e industriales. Las previsiones estacionales de disponibilidad de agua ayudan a los servicios de agua a planificar posibles escasez, aplicar medidas de conservación cuando sea necesario y optimizar el uso de la capacidad de almacenamiento disponible en los depósitos y acuíferos.

Para las comunidades agrícolas, las previsiones precisas de disponibilidad de agua durante las temporadas de cultivo crítico pueden significar la diferencia entre cosechas exitosas y fallas de cultivos. Los agricultores utilizan información de previsión para tomar decisiones sobre selección de cultivos, calendarios de plantación y manejo de riego. Los distritos de agua dependen de previsiones para asignar suministros limitados equitativamente entre los usuarios competidores y planificar posibles déficits.

Apoyo a la conservación del medio ambiente

La previsión hidrológica también apoya los esfuerzos de conservación ambiental ayudando a los administradores a mantener flujos adecuados para los ecosistemas acuáticos. Muchos ríos y corrientes requieren niveles mínimos de flujo para apoyar poblaciones de peces, mantener la calidad del agua y preservar hábitats de riparia. Los pronósticos permiten a los administradores de agua equilibrar las necesidades de agua humana con requisitos ambientales, programar liberaciones de presas y depósitos para cumplir objetivos ecológicos mientras que sirven otros fines.

Métodos y Tecnologías Avanzados en el Predicción Hidrológica

La previsión hidrológica ha evolucionado rápidamente en respuesta a la intensificación de la variabilidad climática, la creciente disponibilidad de datos y los avances en la modelización computacional, examinando cuatro importantes dominios de pronóstico: enfoques estadísticos, modelos físicos, técnicas de aprendizaje de máquinas impulsadas por datos y técnicas de aprendizaje profundo, y marcos híbridos o emergentes de la física. Cada enfoque ofrece ventajas y limitaciones distintas, y los sistemas de pronóstico más eficaces a menudo combinan múltiples metodologías.

Modelos de pronóstico estadístico

Los modelos estadísticos representan uno de los enfoques más tempranos y duraderos de la previsión hidrológica. Estos métodos analizan las relaciones históricas entre los insumos meteorológicos y los productos hidrológicos para identificar patrones que pueden proyectarse en el futuro. Las técnicas estadísticas comunes incluyen el análisis de regresión, los modelos de series temporales y los métodos estocásticos que explican la variabilidad aleatoria inherente a los procesos hidrológicos.

La principal ventaja de los modelos estadísticos radica en su relativa simplicidad y eficiencia computacional, que pueden desarrollarse y aplicarse con modestos requisitos de datos y recursos informáticos, haciéndolos accesibles a los organismos de ordenación del agua con capacidad técnica limitada. Sin embargo, los modelos estadísticos tienen importantes limitaciones, y suponen que las relaciones históricas continuarán en el futuro, una suposición que no puede mantenerse en condiciones climáticas cambiantes o después de cambios significativos en el uso de la tierra dentro de una cuenca.

Modelos basados en procesos físicos

Los modelos hidrológicos físicos o basados en procesos adoptan un enfoque fundamentalmente diferente, intentando simular los procesos físicos reales que rigen el movimiento del agua a través de cuencas hidrográficas. Estos modelos representan precipitación, infiltración, evapotranspiración, escorrentía superficial, flujo de subsuperficie y enrutamiento de canales utilizando ecuaciones matemáticas derivadas de principios de física e hidrología.

Los modelos basados en procesos ofrecen varias ventajas importantes, ya que representan mecanismos físicos reales, teóricamente pueden aplicarse a cuencas hidrológicas donde existen datos históricos limitados. También pueden utilizarse para evaluar cómo los cambios en el uso de la tierra, el clima o las prácticas de ordenación del agua podrían afectar a futuros comportamientos hidrológicos. Las previsiones de modelos hidrológicos integrados proporcionan información crítica sobre los estados del sistema hidrológico, los flujos y su evolución depende de los recursos hídricos y riesgos asociados, esenciales para muchos sectores y la ordenación forestal, la planificación de la calidad de los ecosistemas,

Sin embargo, los modelos físicos también enfrentan desafíos. Requieren información detallada sobre las características de cuencas hidrográficas, incluyendo topografía, propiedades del suelo, cubierta vegetal y geometría de canales. La calibración modelo —el proceso de ajuste de parámetros para ajustar el comportamiento observado— puede consumir tiempo y requiere datos históricos sustanciales. Además, los modelos físicos pueden ser exigentes computacionalmente, especialmente para grandes cuencas o cuando se ejecutan pronósticos de conjunto que exploran múltiples posibles escenarios futuros.

Aprendizaje de Máquinas e Inteligencia Artificial

La última década ha sido testigo de una revolución en la previsión hidrológica impulsada por avances en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. La inteligencia artificial juega un papel vital en el análisis y desarrollo del plan de mitigación de inundaciones correspondiente, predicción de inundaciones o pronóstico, ya que los modelos basados en el aprendizaje automático han recibido recientemente mucha atención debido a sus capacidades de autoaprendizaje de datos sin incorporar ningún proceso físico complejo. Estos enfoques basados en datos pueden identificar relaciones complejas y no lineales con grandes conjuntos de datos que puedan ser difíciles.

Un área creciente de investigación es el uso de métodos de aprendizaje profundo en relación con la serie de tiempo hidrológico para comprender mejor y exponer las reglas cambiantes en estas series temporales. Las arquitecturas de aprendizaje profundo particularmente bien adaptadas a la previsión hidrológica incluyen:

• Redes Neurales Convolutivas (CNNs): Las CNN se aplican en la previsión hidrológica, particularmente eficaz para el procesamiento de datos espaciales como campos de precipitación de imágenes por radar o por satélite
• Redes Neurales (RNNs):] Diseñado para manejar datos secuenciales, las RNNs se destacan en la captación de dependencias temporales en series temporales hidrológicas
• Long Short-Term Memory (LSTM) Networks: Los modelos de red neuronales LSTM para la previsión de inundaciones, utilizando descarga diaria y precipitaciones como datos de entrada, han producido predicciones de caudal con alta precisión, subrayando el potencial de aplicar modelos LSTM en contextos hidrológicos para el desarrollo y manejo de sistemas de alerta de inundaciones en tiempo real
• Métodos de bosificación de ingredientes: Ensemble técnicas como XGBoost y CatBoost que combinan múltiples estudiantes débiles para crear modelos predictivos poderosos

La predicción hidrológica es crucial para gestionar los recursos hídricos, e innovaciones como el aprendizaje automático presentan una oportunidad para mejorar las capacidades de modelado predictivo, con estudios que comparan algoritmos de ML como CatBoost con técnicas tradicionales que encuentran que CatBoost era superior a los modelos convencionales en los períodos de prueba.

Aproximaciones de inteligencia artificial híbridos e informados por la física

Reconociendo que tanto los modelos físicos como los enfoques de aprendizaje automático tienen fortalezas y debilidades complementarias, los investigadores se han centrado cada vez más en metodologías híbridas que combinan los mejores aspectos de cada enfoque. Los marcos híbridos de IA para la previsión de flujos de corriente integran el modelado hidrológico basado en la física, la corrección de sesgos y el aprendizaje profundo.

Utilizando una combinación de modelos hidrológicos y métodos de aprendizaje automático para mejorar las simulaciones de flujo de flujo, con métodos ML aplicados para tomar un conjunto de multimodelos y mejorar las habilidades de predicción de flujo de flujo en modelos individuales, muestra que los métodos ML mejoraron significativamente la predicción de la magnitud normal y alta de flujo, el tiempo y las áreas inundadas por inundaciones, con la combinación de múltiples modelos hidrológicos y métodos ML mejorando simulaciones de flujo de flujo de flujo de flujo de flujo de flujo de flujos que pueden ayudar a sistemas de alerta temprana de inundados.

Estos enfoques híbridos utilizan a menudo modelos físicos para generar predicciones iniciales basadas en pronósticos meteorológicos, luego aplicar técnicas de aprendizaje automático para corregir prejuicios sistemáticos y mejorar la precisión. Las simulaciones HEC-HMS generan descarga sintética, que un modelo de corrección de sesgo basado en el aprendizaje automático se ajusta para las discrepancias inducidas por el riego, con la descarga corregida utilizada como entrada a un transformador de fusión temporal entrenado en datos meteorológicos por hora para predecir flujo de flujo en múltiples horizontes.

Ensemble Forecasting and Uncertainty Quantification

La previsión hidrológica moderna abarca cada vez más enfoques similares que generan múltiples escenarios futuros en lugar de una única predicción determinista. La comunidad de práctica de la Predicción de Conjunto Hidrológico ha avanzado en la ciencia y la práctica de la predicción del conjunto hidrológico y su aplicación en la toma de decisiones basadas en impactos y riesgos, fomentando innovaciones a través de técnicas de vanguardia y datos que mejoran los sectores relacionados con el agua, destacando el avance de las cadenas de la gestión de pronóstico de datos de la calidad

Las previsiones del conjunto proporcionan información valiosa sobre la incertidumbre de las previsiones, ayudando a los encargados de adoptar decisiones a comprender no sólo lo que es más probable que ocurra, sino también la gama de posibles resultados y sus probabilidades asociadas. Esta información probabilística permite una adopción de decisiones más sofisticada basada en el riesgo, permitiendo a los administradores de agua ponderar los costos y beneficios de las diferentes acciones bajo incertidumbre.

Aplicaciones Prácticas en la gestión de recursos hídricos

Las previsiones hidrológicas apoyan una variedad de aplicaciones de gestión del agua, cada una con requisitos específicos para el tiempo de pronosticación, resolución espacial y precisión. Entender estas aplicaciones y sus necesidades únicas ayuda a los predictores a adaptar sus productos y servicios para maximizar el valor para los usuarios finales.

Operación y Gestión de los Reserve

Los operadores de reservas se enfrentan a la difícil tarea de equilibrar objetivos múltiples, a menudo competidores, como el control de inundaciones, el suministro de agua, la generación de energía hidroeléctrica, la recreación y los flujos ambientales.

Durante las estaciones de inundación, las previsiones de flujo de flujo entrante ayudan a los operadores a determinar cuándo liberar agua de forma preventiva para crear espacio de almacenamiento para las aguas de inundación anticipadas. Estas liberaciones controladas pueden prevenir o reducir la necesidad de operaciones de derrame de emergencia que puedan causar inundaciones. Por el contrario, durante períodos secos, las previsiones ayudan a los operadores a conservar el agua identificando cuando las entradas son probables disminuir, permitiéndoles reducir y preservar el almacenamiento para futuras necesidades.

Las previsiones estacionales de escorrentía de la nieve son particularmente valiosas para los sistemas de embalses en las regiones montañosas. Estas previsiones, normalmente emitidas a finales de invierno o primavera temprana, predicen el volumen total de agua que fluirá en los depósitos durante la temporada de derretimiento. Esta información guía las decisiones sobre los calendarios de desembolso de embalses, la asignación de agua entre los usuarios competidores y la generación de energía hidroeléctrica.

Evaluación del riesgo de inundaciones y gestión de emergencia

La previsión de inundaciones representa una de las aplicaciones más críticas de la predicción hidrológica, con implicaciones directas para la seguridad pública y la respuesta de emergencia. Los sistemas de pronóstico de inundaciones modernos integran pronósticos meteorológicos, modelos hidrológicos y modelos hidráulicos para predecir no sólo cuándo y dónde ocurrirá la inundación, sino también la profundidad, extensión y duración de la inundación.

Las previsiones de inundaciones a corto plazo con horarios de duración de horas a días permiten a los administradores de emergencia emitir advertencias, coordinar las evacuaciones, desplegar recursos de respuesta a emergencias y aplicar medidas de protección temporal de inundaciones, que son especialmente cruciales para las zonas de propensa a inundaciones repentinas donde la respuesta rápida es esencial para proteger vidas y bienes.

Las previsiones de mediano alcance que se extienden varios días a semanas de duración para apoyar actividades más amplias de preparación para emergencias, como la preposición de suministros de emergencia, la activación de centros de operaciones de emergencia y la coordinación con jurisdicciones vecinas. Las perspectivas de inundaciones estacionales ayudan a las comunidades y organismos a planificar posibles estaciones de inundación, asignar recursos y realizar ejercicios de preparación antes de períodos de alto riesgo.

Planificación y asignación de suministros de agua

Las fuentes de agua y los distritos de riego dependen en gran medida de las previsiones hidrológicas para gestionar los suministros de agua y asignar recursos entre los usuarios competidores. Las previsiones estacionales de disponibilidad de agua informan sobre las asignaciones de agua, las medidas de conservación y la necesidad de acceder a suministros alternativos como las aguas subterráneas o el agua adquirida de otras fuentes.

En las regiones agrícolas, los distritos de riego utilizan previsiones para elaborar calendarios de suministro de agua, determinar porcentajes de asignación para diferentes clases de usuarios y comunicarse con los agricultores sobre la disponibilidad de agua prevista. Esta información ayuda a los agricultores a tomar decisiones informadas sobre la selección de cultivos, los calendarios de plantación y las inversiones del sistema de riego.

Las empresas de agua municipales utilizan previsiones para gestionar los niveles de embalses, planificar posibles escasez y ejecutar programas de conservación empatados cuando sea necesario. Las previsiones de largo alcance también informan sobre las decisiones de planificación de capital sobre inversiones de infraestructura como nuevas plantas de tratamiento de agua, instalaciones de almacenamiento o interconexiones con sistemas de agua vecinos.

Optimización de la generación de energía hidroeléctrica

Las instalaciones de energía hidroeléctrica dependen de previsiones precisas de flujo para optimizar la generación de electricidad y maximizar los ingresos. Las previsiones a corto plazo ayudan a los operadores a programar la generación para que coincidan con los patrones de demanda de electricidad y a aprovechar los períodos de fijación de precios máximos.

Las previsiones estacionales de disponibilidad de agua son esenciales para la planificación de energía a largo plazo y la participación en el mercado energético. Los operadores de energía hidroeléctrica utilizan estas previsiones para estimar el potencial de generación anual, negociar acuerdos de compra de energía eléctrica y coordinar con otros generadores en el sistema de energía eléctrica.

Environmental Flow Management

Mantener flujos adecuados para los ecosistemas acuáticos se ha convertido en un objetivo cada vez más importante en la gestión de los recursos hídricos. Muchos ríos y corrientes requieren patrones de flujo específicos para apoyar el desperdicio de peces, mantener la calidad del agua, preservar la vegetación riparia y mantener la salud general de los ecosistemas. Las previsiones hidrológicas permiten a los administradores de agua programar liberaciones de presas y depósitos para cumplir estos objetivos ambientales mientras todavía sirven otros propósitos.

Los pronósticos son particularmente valiosos para gestionar las corrientes durante períodos críticos como las estaciones de migración de peces o los meses de verano de baja corriente cuando se agudizan las preocupaciones de calidad del agua. Al prever la disponibilidad futura de agua, los administradores pueden tomar decisiones informadas sobre cuándo proporcionar corrientes ambientales y cuándo otros objetivos deben tener prioridad debido a la escasez de agua.

Vigilancia y gestión de la sequía

La sequía representa un desastre de lenta aparición que puede tener efectos devastadores en la agricultura, el abastecimiento de agua, los ecosistemas y las economías. Las previsiones hidrológicas desempeñan un papel crucial en los sistemas de alerta temprana de la sequía, ayudando a las autoridades a determinar las nuevas condiciones de sequía y aplicar medidas de respuesta antes de que los efectos se hagan graves.

Las previsiones estacionales de precipitación y flujo de corriente ayudan a los programas de vigilancia de la sequía a evaluar la probabilidad de desarrollo o continuación de la sequía. Estas previsiones informan sobre las decisiones sobre restricciones del uso del agua, desarrollo de suministro de agua de emergencia, programas de asistencia agrícola y campañas de información pública.

Predicción Hidrológica en el contexto del cambio climático

Los cambios que observamos en nuestro clima se sienten principalmente debido a sus efectos adversos sobre la cantidad y calidad de nuestros recursos hídricos, y la mejor manera de adaptarse y mitigar esta amenaza creciente de tener demasiado agua, o demasiado poco, o demasiado contaminada y los efectos adversos que acompañan es la principal cuestión que enfrentan los administradores de agua. El cambio climático está alterando fundamentalmente el ciclo hidrológico, creando nuevos desafíos e imperativos para la gestión y previsión de los recursos hídricos.

Patrones de Precipitación cambiantes

El cambio climático está modificando los patrones de precipitación de manera compleja, con algunas regiones que experimentan mayor precipitación mientras que otras se enfrentan a la disminución de las precipitaciones. Muchas zonas están viendo cambios en la distribución estacional de la precipitación, con más lluvias que caen durante meses de invierno y menos durante el verano.Estos cambios afectan la disponibilidad de agua para la agricultura, los suministros municipales y los ecosistemas, lo que requiere estrategias de gestión adaptativa informadas por previsiones precisas.

Los fenómenos de precipitación extrema se están volviendo más frecuentes e intensos en muchas regiones, aumentando los riesgos de las inundaciones y desafiando la infraestructura existente de gestión de las inundaciones. Los sistemas de pronóstico hidrológico deben adaptarse a estas condiciones cambiantes, incorporando proyecciones del cambio climático en la planificación a largo plazo, manteniendo al mismo tiempo la precisión para las previsiones operacionales a corto plazo.

Mochila de nieve y cambios de glaciares

Las temperaturas crecientes afectan profundamente la dinámica de nieve y hielo en regiones montañosas de todo el mundo. La pérdida de masa glaciar en los últimos años ha sido uno de los peores récords, con la derretimiento glacial contribuyendo significativamente al aumento mundial del nivel del mar. Snowpack se acumula más tarde, se derretirá antes y disminuye en volumen total en muchas regiones, alterando fundamentalmente el tiempo y la magnitud de la de escorrentía que millones de la que dependen para el abastecimiento de agua.

Estos cambios requieren adaptaciones significativas en las metodologías de pronóstico. Las relaciones de previsión de la nieve tradicionales basadas en datos históricos pueden ya no ser fiables a medida que se desplacen las pautas de temperatura y precipitación. Los preedmisores deben desarrollar nuevos enfoques que permitan cambiar la dinámica de nieve y mantener la precisión necesaria para las decisiones operacionales de gestión del agua.

Integrating Climate Projections into Forecasting

Los investigadores han demostrado cómo se pueden utilizar datos de modelos climáticos para mejorar las previsiones hidrológicas fortaleciendo la integración de modelos climáticos con sistemas de pronóstico hidrológico, con investigadores que trabajan para aumentar la precisión de los modelos hidrológicos regionales integrando los productos de modelos climáticos de mayor resolución.

Los recursos hídricos son cada vez más vulnerables debido a los efectos del cambio climático, que influye tanto en su disponibilidad como en su calidad, lo que hace crucial incorporar estrategias de adaptación al cambio climático en la gestión de los recursos hídricos para hacer frente a estos desafíos y apoyar prácticas sostenibles. Esta integración requiere una reducción cuidadosa de las proyecciones mundiales del clima a escala regional y local, una corrección de parcialidad para abordar los errores sistemáticos en los modelos climáticos, y una cuantificación de incertidumbre para comunicar la gama de posibles condiciones futuras.

Estrategias de ordenación del agua adaptable

Para hacer frente a los efectos del cambio climático se necesitan enfoques adaptables innovadores para la gestión del agua, centrándose en la comprensión, la vigilancia y la gestión no sólo de los recursos hídricos mismos sino también de las interacciones entre los distintos componentes del sistema físico y social cuyos beneficios y rendimiento dependen y se ven influidos por los recursos hídricos y por la forma en que se gestionan.

Una mejor gestión del agua, mediante un concepto conocido como gestión integrada de los recursos hídricos, y la planificación de la adaptación al clima son aspectos clave para mantener sociedades estables y prósperas.

• Operaciones de depósito flexibles: Ajuste de las reglas de funcionamiento para dar cuenta de los cambios en los patrones de entrada y el aumento de la variabilidad del clima
• carteras de agua diversificadas: Desarrollar múltiples fuentes de agua, incluyendo aguas subterráneas, agua reciclada y desalinización para reducir la vulnerabilidad a la variabilidad de suministro impulsada por el clima
• Mayor capacidad de almacenamiento: Invertir tanto en infraestructuras tradicionales como en soluciones de almacenamiento natural, como la recarga del acuífero para amortiguar contra una mayor variabilidad
• Manejo de la mand: Implementar programas de conservación y medidas de eficiencia del uso del agua para reducir la vulnerabilidad a la oferta de trastornos
• Adaptación basada en ecosistemas: Proteger y restaurar sistemas naturales como humedales, bosques y llanuras de inundación que proporcionan servicios de almacenamiento, filtración y protección de inundaciones

El agua puede luchar contra el cambio climático, ya que la ordenación sostenible del agua es fundamental para aumentar la resiliencia de las sociedades y los ecosistemas y reducir las emisiones de carbono.

Fuentes de datos y redes de observación

La predicción hidrológica precisa depende fundamentalmente de datos de observación de alta calidad. Los sistemas de pronóstico modernos integran diversas fuentes de datos, cada una proporcionando información única sobre diferentes aspectos del ciclo hidrológico.

Observaciones terrestres

Las redes de monitoreo terrestre tradicionales forman la columna vertebral de los sistemas de pronóstico hidrológico. Los medidores de corriente miden los niveles de agua y las tasas de flujo en ríos y arroyos, proporcionando los datos primarios para calibrar y validar los modelos de pronóstico. Estos medidores suelen registrar mediciones a intervalos de 15 minutos a hora, con datos transmitidos en tiempo real a centros de pronóstico.

Las estaciones meteorológicas miden precipitaciones, temperatura, humedad, velocidad del viento y radiación solar, todos los insumos críticos para los modelos hidrológicos. Los sitios de medición de nieve, incluyendo estaciones automatizadas de SNOTEL en regiones montañosas, proporcionan datos esenciales sobre la profundidad de nieve, el equivalente de agua de nieve y la temperatura de la nieve que informan de la previsión de la nieve.

Los pozos de monitoreo de aguas subterráneas rastrean las elevaciones de las tablas de agua y el almacenamiento de acuíferos, proporcionando información sobre las condiciones de agua subsuperficie que influyen en el flujo de corriente y la disponibilidad de agua a largo plazo. Los sensores de humedad del suelo miden el contenido de agua en la zona de raíz, ayudando a los predictores a comprender cuánto se infiltrará la precipitación frente a la fuga durante los eventos de tormenta.

Datos de teleobservación y satélite

La teleobservación por satélite ha revolucionado las previsiones hidrológicas proporcionando observaciones espaciales continuas sobre grandes zonas. Las estimaciones de precipitaciones de sensores por satélite llenan las brechas críticas en regiones con redes de rayos de lluvia terrestre escasos. Si bien los productos de precipitación por satélite tienen limitaciones en la precisión, en particular para las precipitaciones ligeras y las nevadas, proporcionan información valiosa sobre la distribución espacial de las precipitaciones que las redes terrestres no pueden capturar.

La cartografía de la cubierta de nieve basada en satélite permite a los predictores monitorear el alcance de la mochila de nieve y rastrear la progresión de la nieve en grandes cuencas hidrográficas. Los sensores más avanzados pueden estimar el equivalente de agua de nieve, proporcionando información directa sobre la cantidad de agua almacenada en la mochila de nieve.

Redes de radar de clima

El radar meteorológico proporciona observaciones de alta resolución sobre la intensidad y el movimiento de precipitación, esenciales para la previsión de inundaciones a corto plazo. Los sistemas de radar de doble polarización modernos pueden distinguir entre lluvia, nieve y granizo, mejorando las estimaciones de precipitación y permitiendo previsiones hidrológicas más precisas. Los datos de radar son particularmente valiosos para monitorear los sistemas de tormenta que pueden producir inundaciones de destello.

Adecuación de datos y control de calidad

La integración de diversos datos de observación en los sistemas de pronóstico requiere técnicas de asimilación de datos sofisticadas que combinan óptimamente las observaciones con las predicciones de modelos. Métodos de asimilación de datos Actualizar estados de modelo basados en nuevas observaciones, corregir errores y mejorar la precisión de pronóstico. Los procedimientos de control de calidad identifican y eliminan datos erróneos que podrían degradar el rendimiento de las previsiones, utilizando algoritmos automatizados y revisión manual para asegurar la fiabilidad de datos.

Desafíos y limitaciones en la predicción hidrológica

A pesar de los importantes avances de las últimas décadas, la previsión hidrológica sigue enfrentando importantes desafíos que limitan la precisión y utilidad para algunas aplicaciones.

Meteorological Forecast Uncertainty

La predicción precisa de flujo de corriente es un reto debido a las limitaciones de los modelos hidrológicos existentes, los errores en las previsiones meteorológicas y las condiciones hidrológicas iniciales. Dado que las previsiones hidrológicas dependen de las previsiones meteorológicas como insumos, la incertidumbre en las predicciones meteorológicas se traduce directamente en incertidumbre en las previsiones hidrológicas.

La incertidumbre previsional generalmente aumenta con el tiempo de ejecución, ya que la habilidad de predicción meteorológica disminuye para los horizontes de pronóstico más largos. Esta limitación fundamental significa que las previsiones hidrológicas se vuelven menos fiables ya que se extienden más al futuro, limitando su utilidad para algunas aplicaciones de planificación.

Limitaciones modelo y incertidumbre

Los métodos de ML a menudo carecen de interpretación física, aunque estudios recientes han incorporado flujo de flujo hidrológico de modelos conducidos junto con variables climáticas en marcos de ML para abordar las limitaciones de la LM e integrar el conocimiento físico. Todos los modelos hidrológicos representan aproximaciones simplificadas de sistemas naturales complejos, introduciendo incertidumbre mediante la representación incompleta del proceso, errores de estimación del parámetro y limitaciones estructurales.

Calibrar modelos para que coincidan con las observaciones históricas no garantiza predicciones precisas en condiciones futuras, especialmente si los cambios climáticos o de uso de la tierra alteran el comportamiento fundamental de la cuenca hidrográfica. Los modelos pueden realizar bien para condiciones similares a las del período de calibración, pero lucha con eventos extremos o condiciones novedosas fuera de su rango de entrenamiento.

Problemas de escasez de datos y calidad

Sigue habiendo desafíos persistentes, especialmente en lo que respecta a la escasez de datos, la interpretación de modelos, la generalización de las cuencas cruzadas, la no estacionalidad climática y las exigencias informáticas operativas. Muchas regiones del mundo carecen de redes de observación adecuadas para apoyar la predicción hidrológica exacta. Las redes de control de lluvias escasos, la fijación de corriente limitada y la vigilancia de nieve ausente crean retos importantes para la calibración de modelos y la previsión en tiempo real.

Las cuestiones de calidad de los datos, como los fallos de sensores, los errores de transmisión y los prejuicios sistemáticos, pueden degradar la exactitud de las previsiones. Mantener las redes de observación requiere financiación sostenida y capacidad técnica que puede faltar en las regiones con recursos.

Influencias humanas y no estacionaridad

La previsión precisa de la corriente sigue siendo un reto importante en la hidrología, en particular debido a las complejidades introducidas por intervenciones humanas como el riego, que a menudo están insuficientemente representadas en modelos físicos convencionales. Las presas, las diversiones, la bombeo de aguas subterráneas, el riego y la urbanización alteran significativamente los procesos hidrológicos naturales, creando desafíos para los sistemas de pronóstico desarrollados basados en el comportamiento de cuencas hidrográficas naturales.

La inclusión de las intervenciones humanas en el marco de modelado hidrológico es esencial en las cuencas fluviales que están muy influenciadas por las presas y los embalses. Representar estas influencias humanas en los modelos de pronósticos requiere información detallada sobre las operaciones de infraestructura y las decisiones de gestión del agua que no puedan estar disponibles fácilmente o pueden cambiar con el tiempo.

Communicating Uncertainty

La incertidumbre de las previsiones se sigue planteando en forma eficaz a los responsables de la adopción de decisiones, pero las previsiones del conjunto proporcionan información probabilística sobre los posibles resultados, pero muchos usuarios luchan por interpretar y aplicar esta información en la adopción de decisiones. La elaboración de productos de pronóstico y estrategias de comunicación que transmitan incertidumbre de formas accesibles y viables sigue siendo un ámbito activo de investigación y desarrollo.

Nuevas innovaciones y futuras direcciones

El campo de la previsión hidrológica sigue evolucionando rápidamente, impulsado por los avances tecnológicos, la disponibilidad creciente de datos y el aumento de las necesidades sociales para predicciones precisas de agua.

Inteligencia Artificial y Aprendizaje Profundo

La literatura reciente muestra un cambio decisivo hacia sistemas integrados y ricos en datos que apalancan la teleobservación, redes de IoT e inteligencia artificial para superar las limitaciones en la previsión tradicional. La aplicación de inteligencia artificial a la previsión hidrológica se está acelerando, con nuevas arquitecturas y enfoques emergentes regularmente.El rendimiento de las GRU, junto con otros modelos, incluyendo redes generativas adversarias, redes residuales y redes neuronales gráficas, se está calculando para la previsión hidrológica.

Los futuros desarrollos probablemente se centrarán en redes neuronales con información física que incorporen limitaciones físicas y la comprensión de procesos en los modelos de aprendizaje automático, combinando la flexibilidad de la IA con la interpretación y la consistencia física de los modelos basados en procesos. Los enfoques de aprendizaje de transferencia que permiten aplicar modelos formados en regiones ricas en datos en áreas de riesgo muestran una promesa particular de ampliar las capacidades de pronóstico a nivel mundial.

Modelado de alta resolución

Los avances en el poder de cálculo permiten previsiones hidrológicas en resoluciones espaciales y temporales cada vez más finas. Los modelos de alta resolución pueden representar características a pequeña escala como canales de corriente individuales, sistemas de drenaje urbano y patrones de precipitación localizados que influyen significativamente en la generación de inundaciones y la disponibilidad de agua. Estos modelos detallados apoyan aplicaciones incluyendo la previsión de inundaciones urbanas, la gestión de cuencas hidrográficas pequeñas y la agricultura de precisión.

Internet de las cosas y datos de códigos de navegación

La proliferación de sensores de bajo costo y tecnologías de Internet de las Cosas está creando nuevas oportunidades para la vigilancia y pronóstico hidrológicos. Las iniciativas de ciencias ciudadanas que involucran al público en la recolección y presentación de informes sobre las observaciones de agua pueden complementar las redes de vigilancia tradicionales, en particular en regiones remotas o con recursos. Los medios sociales y los informes de inundaciones proporcionan información valiosa en tiempo real para validar y mejorar las previsiones de inundaciones.

Sistemas de predicción integrados

Los sistemas de previsión futuros integrarán cada vez más las predicciones hidrológicas con pronósticos de fenómenos relacionados, como la calidad del agua, el transporte de sedimentos y las condiciones ecológicas, que proporcionarán información más amplia para la gestión del agua, apoyando las decisiones que consideren múltiples objetivos y limitaciones simultáneamente.

Climate Services and Subseasonal-to-Seasonal Forecasting

La brecha entre las previsiones meteorológicas a corto plazo y las proyecciones climáticas a largo plazo, las previsiones subestemporales a temporada representan una zona fronteriza con potencial significativo para las aplicaciones de la gestión del agua. Los pronósticos que se extienden de dos semanas a varios meses de anticipación podrían apoyar la planificación agrícola, las operaciones de embalses y la preparación para la sequía de manera que las capacidades actuales de pronóstico no permitan totalmente.

Implementación de sistemas de predicción hidrológica eficaces

El desarrollo y mantenimiento de sistemas de pronóstico hidrológico operativos requiere una atención cuidadosa a las dimensiones técnicas, institucionales y humanas.

Infraestructura técnica

Los sistemas de pronóstico eficaces requieren una infraestructura técnica sólida, incluidas redes de observación fiables, sistemas de transmisión de datos de alta velocidad, recursos de cálculo adecuados y modelos de pronósticos bien mantenidos. Los procedimientos de control de calidad automatizados, sistemas de archivo de datos y capacidades de respaldo garantizan operaciones continuas incluso durante fallos de equipo o eventos extremos.

Disposiciones institucionales

La integración exitosa de nuevas conclusiones e instrumentos en prácticas operacionales establecidas no sólo exige ajustes técnicos y un enfoque de integración modelo abierto sino también cambios en las normas organizativas y culturales, así como el desarrollo integral de la capacidad, programas de capacitación y apoyo institucional para facilitar una transición gradual para la gestión de las instituciones y sus organizaciones dependientes, con el concepto de creación de sistemas operativos de pronóstico más adaptados a los usuarios, lo que marca un cambio hacia un enfoque más integrador y participativo entre los proveedores de servicios y los interesados directos.

Las funciones y responsabilidades claras, los mecanismos de coordinación y los protocolos de comunicación aseguran que la información prevista llegue a los encargados de adoptar decisiones en formatos oportunos y útiles. Las asociaciones entre los organismos de pronóstico, las organizaciones de ordenación del agua, los administradores de emergencia y los usuarios finales ayudan a asegurar que los sistemas de pronóstico satisfagan las necesidades operacionales reales.

Capacity Building and Training

El desarrollo y mantenimiento de la experiencia técnica en la previsión hidrológica requiere una inversión sostenida en educación y capacitación. Los prefabricados necesitan habilidades en hidrología, meteorología, estadísticas, programación informática y comunicación. Los programas de capacitación deben abordar tanto las habilidades técnicas como la capacidad de comunicar información de previsión compleja a diversos públicos.

La capacitación de usuarios es igualmente importante, ayudando a los administradores de agua, los equipos de emergencia y otros encargados de adoptar decisiones a comprender los productos previstos, interpretar la información sobre la incertidumbre y aplicar las previsiones de manera efectiva en sus operaciones. Talleres, ejercicios y la participación continua entre los predictores y los usuarios construyen las relaciones y la comprensión compartida necesaria para un uso eficaz de las previsiones.

Mejora y evaluación continuas

Los sistemas de pronóstico operativos requieren una evaluación y una mejora continuas para mantener y mejorar el rendimiento. La verificación sistemática de la exactitud de las previsiones determina las fortalezas y las deficiencias, las mejoras de los modelos y las prioridades de desarrollo. Los exámenes posteriores a los eventos de inundaciones o sequías importantes ofrecen oportunidades para aprender de los éxitos y fracasos, refinando los procedimientos de pronóstico y las estrategias de comunicación.

Las actividades de investigación y desarrollo deberían estar estrechamente vinculadas a la previsión operacional, asegurando que los avances científicos se traduzcan en mejores capacidades operacionales. Los proyectos experimentales y los pronósticos experimentales permiten la prueba de nuevos métodos antes de la plena aplicación operacional.

Perspectivas mundiales y cooperación internacional

Los problemas hidrológicos y de agua trascienden los límites políticos, creando imperativos para la cooperación internacional en la previsión y la gestión del agua.

Gestión transfronteriza de los recursos hídricos

Muchas de las principales cuencas fluviales del mundo atraviesan fronteras internacionales, requiriendo cooperación entre las naciones para una gestión y pronóstico eficaces del agua. Los sistemas de pronóstico compartidos y los acuerdos de intercambio de datos permiten una gestión coordinada de las aguas transfronterizas, reduciendo los conflictos y optimizando los beneficios para todas las naciones maduras.

Global Forecasting Initiatives

Se han realizado esfuerzos para apoyar la iniciativa de las Naciones Unidas de alerta temprana para todos mediante el desarrollo de sistemas de alerta temprana sólidos y fiables mediante la capacitación mundial, la educación y el desarrollo de la capacidad, y el intercambio de tecnología, con la integración de la ciencia avanzada, los métodos centrados en los usuarios y la colaboración mundial, que proporcionan un marco sólido para mejorar la predicción y gestión de los extremos hidrológicos, alineando los sistemas de pronóstico con las necesidades dinámicas de recursos hídricos y la gestión de riesgo en un clima cambiante.

Las organizaciones y programas internacionales trabajan para ampliar las capacidades de previsión a las regiones con recursos técnicos o financieros limitados, que proporcionan asistencia técnica, capacitación, intercambio de datos y transferencia de tecnología para fomentar la capacidad de previsión local. Los sistemas de pronóstico mundial proporcionan capacidades de respaldo y contexto regional para las actividades de pronóstico nacional.

Intercambio de conocimientos y mejores prácticas

Las conferencias, talleres y redes profesionales internacionales facilitan el intercambio de conocimientos, experiencias y mejores prácticas en la predicción hidrológica. Estos intercambios aceleran la innovación y ayudan a evitar la duplicación de esfuerzos, permitiendo que los organismos de pronóstico de todo el mundo se beneficien de los avances realizados en otros lugares.

Consideraciones sobre el valor económico y la relación costo-beneficio

La inversión en sistemas de pronóstico hidrológico requiere recursos financieros para redes de observación, infraestructura informática, personal y operaciones en curso. Comprender el valor económico de la previsión ayuda a justificar estas inversiones y priorizar la asignación de recursos.

Valor de pronóstico cuantificante

El valor económico de las previsiones hidrológicas se deriva de decisiones mejoradas habilitadas por información de previsión. Para la previsión de inundaciones, el valor proviene de daños evitados mediante acciones de alerta temprana y protección, reducción de los costos de respuesta de emergencia y salvavidas. Las previsiones de abastecimiento de agua crean valor mediante operaciones de depósito optimizadas, reducción de la necesidad de suministros alternativos costosos y evitan la escasez.

El valor pronóstico cuantificable requiere entender cómo las previsiones influyen en las decisiones y cómo esas decisiones afectan los resultados. Los análisis económicos comparan los resultados con y sin previsiones, con la exactitud de las previsiones, las respuestas de los responsables de la adopción de decisiones y los costos y beneficios de las diferentes acciones. Estos análisis muestran constantemente que los beneficios de las previsiones superan considerablemente los costos, a menudo por factores de diez o más.

Optimización de las inversiones del sistema de pronóstico

Los recursos limitados requieren priorización de las inversiones en capacidades de pronóstico. El análisis de costos-beneficios ayuda a determinar qué mejoras -observaciones adicionales, mejoras de modelos, mayor tiempo de previsión- aportan el mayor valor. Estos análisis deben considerar no sólo el rendimiento técnico sino también las necesidades de los usuarios, los contextos de adopción de decisiones y la capacidad de los usuarios para actuar sobre información de pronóstico.

Estudios de casos y Historias de éxito

Ejemplos del mundo real ilustran cómo la previsión hidrológica contribuye a una gestión eficaz del agua y a la reducción del riesgo de desastres en diversos entornos.

Pronóstico de inundaciones en las cuencas del río mayor

Los grandes sistemas fluviales de todo el mundo han desarrollado sofisticados sistemas de pronóstico de inundaciones que protegen a millones de personas y miles de millones de dólares en propiedades. Estos sistemas integran pronósticos meteorológicos, modelos hidrológicos y modelos hidráulicos para predecir etapas de inundación de días a semanas de antelación. Las operaciones coordinadas de múltiples depósitos basadas en estas previsiones reducen los picos de inundación manteniendo el suministro de agua para otros fines.

Gestión de la sequía en las regiones agrícolas

Las regiones agrícolas dependientes de la irrigación han implementado sistemas de pronósticos de abastecimiento de agua estacionales que informan de las decisiones de asignación y ayudan a los agricultores a planificar estrategias de cultivo. Estos sistemas combinan mediciones de snowpack, pronósticos climáticos y modelos hidrológicos para predecir la disponibilidad de agua meses de antelación.

Urban Water Supply Management

Las empresas de agua metropolitanas utilizan pronósticos hidrológicos para gestionar sistemas complejos de abastecimiento de agua que sirven a millones de clientes. Los pronósticos guían las decisiones sobre liberaciones de embalses, bombeo de aguas subterráneas, compras de agua y programas de conservación. Durante las sequías, las previsiones ayudan a los servicios públicos a implementar planes de respuesta empatados, intensificando las medidas de conservación a medida que las condiciones empeoran y evitando restricciones innecesarias cuando las condiciones mejoran.

El camino hacia adelante: construir el futuro del agua resistente

A medida que el cambio climático se intensifica y los problemas de agua se vuelven más complejos, la previsión hidrológica desempeñará un papel cada vez más vital en la construcción de futuros de agua resistentes y sostenibles. Para satisfacer eficazmente las necesidades futuras, es fundamental acelerar la integración de la ciencia innovadora en los marcos operacionales, fomentando sistemas de pronóstico hidrológico adaptables y resistentes a nivel mundial.

El éxito requerirá una inversión sostenida en las redes de observación, una innovación continua en los métodos de pronóstico y una mayor conexión entre los predictores y los encargados de adoptar decisiones. Una mejor sinergia entre la gestión integrada de los recursos hídricos y la adaptación al cambio climático puede mejorar la resiliencia frente a los problemas económicos, climáticos y de agua y también contribuir al acceso a la financiación de todo tipo. El fomento de la capacidad de previsión en regiones que actualmente no cuentan con sistemas adecuados representa un imperativo humanitario y una oportunidad de ampliar los beneficios de previsionamiento moderno a las poblaciones vulnerables en todo el mundo.

La integración de las tecnologías emergentes, incluyendo inteligencia artificial, teleobservación e Internet de los sensores promete mejorar las capacidades de pronóstico al reducir los costos. Sin embargo, la tecnología por sí sola es insuficiente—pronosticación eficaz requiere marcos institucionales que apoyen la coordinación, el intercambio de conocimientos y la mejora continua. Requiere profesionales capacitados que puedan desarrollar, mantener y comunicar pronósticos de manera efectiva.

En última instancia, la previsión hidrológica sirve como instrumento fundamental para navegar por un futuro incierto de agua. Al proporcionar una alerta anticipada de inundaciones y sequías, permitir la gestión optimizada del agua y apoyar la adaptación al clima, los sistemas de pronóstico ayudan a las sociedades a gestionar los recursos hídricos de manera más eficaz y a crear resiliencia ante los retos relacionados con el agua. Al enfrentar un futuro de creciente variabilidad climática y crecientes demandas de agua, invertir y promover capacidades de previsión hidrológica representa una de seguridad para las generaciones actuales.

Conclusión

La previsión hidrológica ha evolucionado desde relaciones estadísticas simples a sistemas sofisticados que integran modelos avanzados basados en la física, inteligencia artificial y datos observacionales diversos, que proporcionan información esencial para la gestión de los recursos hídricos, la protección de las comunidades frente a las inundaciones, la garantía de suministros de agua fiables y la adaptación al cambio climático. Si bien siguen existiendo problemas importantes, como la incertidumbre de las previsiones meteorológicas, las limitaciones de datos y las complejidades de las cuencas de las innovaciones en curso.

El valor de la previsión hidrológica se extiende más allá de las métricas de precisión técnica. Los pronósticos permiten mejores decisiones que protegen vidas, reducen pérdidas económicas, optimizan el uso de recursos y apoyan el desarrollo sostenible. Proporcionan la previsión necesaria para gestionar el agua proactivamente en lugar de reactivar, transformando la interacción de las sociedades con y gestionar su recurso más precioso. A medida que los desafíos del agua se intensifican en las próximas décadas, la importancia de la previsión hidrológica más duradera.

Para los administradores de agua, los encargados de formular políticas y las comunidades de todo el mundo, la comprensión y utilización de las previsiones hidrológicas no representa sólo una oportunidad sino una necesidad. Al abrazar estas herramientas poderosas y apoyar su desarrollo y mejora continuos, podemos construir futuros de agua más resilientes, sostenibles y equitativos para todos.

Recursos adicionales

Para los interesados en aprender más sobre la previsión hidrológica y la gestión de los recursos hídricos, los siguientes recursos proporcionan información y oportunidades valiosas para el compromiso:

• Organización Meteorológica Mundial (OMM): Proporciona coordinación mundial para la previsión hidrológica y mantiene recursos sobre las mejores prácticas y normas en https://www.wmo.int
• UN-Water:] Coordina las actividades de las Naciones Unidas en materia de agua y saneamiento, incluida la adaptación al cambio climático en https://www.unwater.org]
• Instituto Internacional de Gestión del Agua (IWMI):: Realiza investigaciones sobre la ordenación sostenible del agua y la resiliencia climática en https://www.iwmi.org
• Organización de la Alimentación y la Agricultura (FAO): Proporciona recursos sobre la ordenación del agua para la agricultura y las prácticas climáticas en https://www.fao.org]
• Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD): Apoya proyectos de gestión de los recursos hídricos y adaptación al clima en todo el mundo https://www.adaptation-undp.org

Estas organizaciones ofrecen orientación técnica, oportunidades de capacitación, estudios de casos y plataformas de redes para profesionales y comunidades que trabajan para promover la previsión hidrológica y la gestión de los recursos hídricos en todo el mundo.