Usando previsão hidrológica para melhorar o gerenciamento de recursos hídricos

A previsão hidrológica surgiu como uma das ferramentas mais críticas na gestão moderna dos recursos hídricos, permitindo às comunidades, governos e organizações preverem padrões de disponibilidade e fluxo de água futuros com maior precisão. Ao alavancar dados climáticos avançados, modelos hidrológicos sofisticados e técnicas computacionais de ponta, esta disciplina científica fornece insights essenciais que ajudam as sociedades a se prepararem para desafios relacionados à água, que vão desde inundações devastadoras até secas prolongadas. A previsão hidrológica é crucial para gerenciar os recursos hídricos de forma eficaz, ajudando a mitigar os riscos associados a perigos relacionados à água, como inundações e secas, embora o desafio em produzir previsões precisas resulte das interações complexas dentro de processos hidrometeorológicos, que ocorrem em uma ampla gama de escalas temporais e espaciais.

À medida que as mudanças climáticas se intensificam e os eventos climáticos extremos se tornam mais frequentes e imprevisíveis, a importância de uma previsão hidrológica precisa continua a crescer. As mudanças climáticas e de água estão inextricavelmente ligadas, uma vez que eventos climáticos extremos estão tornando a água mais escassa, imprevisível, mais poluída ou todos os três, e esses impactos ao longo do ciclo hídrico ameaçam o desenvolvimento sustentável, a biodiversidade e o acesso das pessoas à água e saneamento.Este guia abrangente explora o mundo multifacetado da previsão hidrológica, examinando seus princípios fundamentais, metodologias avançadas, aplicações práticas e o papel transformador que desempenha na garantia da segurança da água para as comunidades em todo o mundo.

Compreender as Previsão Hidrológica: Fundações e Princípios

A previsão hidrológica representa o processo científico de previsão de condições futuras de sistemas hídricos, incluindo fluxo de água, estágios de rios, níveis de água subterrânea, neve derretida e outras variáveis hidrológicas de interesse. A previsão hidrológica típica traduz uma única determinística ou um conjunto de previsões meteorológicas curtas, intermediárias e de longo prazo em estimativas de variáveis hidrológicas de interesse através de modelos de previsão nas escalas temporais correspondentes, com esses modelos variando desde modelos hidrológicos baseados em processos até modelos puramente orientados por dados. Essa capacidade preditiva permite aos gestores de água tomar decisões informadas sobre a alocação de recursos, operação de infraestrutura e preparação para emergências.

A base da previsão hidrológica repousa na compreensão das complexas interações entre as condições atmosféricas, características da superfície terrestre e o movimento da água subterrânea. Os padrões climáticos impulsionam a precipitação, que então se move através de bacias hidrográficas seguindo caminhos determinados pela topografia, propriedades do solo, cobertura vegetal e infraestrutura humana. Ao modelar esses processos e incorporar observações em tempo real, os previsores podem projetar como a água se comportará nas próximas horas, dias, semanas ou até meses.

Os modernos sistemas de previsão hidrológica integram múltiplas fontes de dados para melhorar a precisão de previsão. Estes incluem observações meteorológicas de estações meteorológicas, imagens de satélite fornecendo estimativas regionais de precipitação, dados de radar capturando movimentos de tempestades e medições hidrológicas de bitolas de fluxo e poços de monitoramento de águas subterrâneas. A síntese desses diversos fluxos de dados através de modelos computacionais avançados cria uma visão abrangente das atuais condições de bacia hidrográfica e possíveis trajetórias futuras.

O ciclo de água e a complexidade das previsões

A complexidade inerente ao ciclo hidrológico apresenta desafios e oportunidades para os esforços de previsão. A água move-se continuamente entre a atmosfera, a superfície terrestre e a subsuperfície através de processos como precipitação, evaporação, infiltração, escoamento superficial e fluxo de água subterrânea. Cada um desses processos opera em diferentes escalas espaciais e temporais, criando um desafio multidimensional de previsão que requer abordagens sofisticadas de modelagem.

As variações sazonais adicionam outra camada de complexidade, particularmente em regiões com acumulação significativa de pacotes de neve. A neve atua como um reservatório natural, armazenando água durante os meses de inverno e liberando-a gradualmente durante os períodos de fusão da primavera e verão. Previsão precisa de tempo e magnitude de melt requer compreensão detalhada dos padrões de temperatura, radiação solar, profundidade e densidade de neve, e influências topográficas sobre as taxas de fusão.

A importância crítica da previsão hidrológica

As previsões hidrológicas confiáveis servem de base para uma gestão eficaz dos recursos hídricos em vários setores e aplicações. A capacidade de antecipar as futuras condições hídricas permite uma tomada de decisão proativa e não reativa, reduzindo riscos e otimizando a utilização dos recursos hídricos. A previsão hidrológica é de importância primordial para melhor informar a tomada de decisões sobre a gestão das inundações, a redução da seca, as operações do sistema hídrico, o planejamento dos recursos hídricos e a geração de energia hidrelétrica, entre outros.

Proteger Vidas e Propriedade

Talvez o benefício mais imediato e visível da previsão hidrológica esteja em sua capacidade de proteger vidas humanas e propriedades de desastres de inundações. As inundações foram identificadas como um dos desastres naturais mais comuns e amplamente distribuídos no mundo nas últimas décadas, e os impactos negativos das inundações poderiam ser significativamente reduzidos se preditos ou previstos com precisão com antecedência. Sistemas de alerta precoce baseados em previsões de fluxo de fluxo preciso fornecem às comunidades um tempo precioso para evacuar, proteger propriedades e mobilizar recursos de resposta de emergência.

Os benefícios econômicos das previsões de inundações são substanciais. Ao fornecer aviso prévio de possíveis inundações, as previsões permitem que as autoridades implementem medidas de proteção, como a lixamento, barreiras temporárias de inundação e liberação controlada de reservatórios. Essas ações podem reduzir significativamente os danos causados às inundações em casas, empresas, infraestrutura e terras agrícolas, economizando bilhões de dólares anualmente em perdas evitadas.

Garantir a segurança do abastecimento de água

Além da proteção contra inundações, as previsões hidrológicas desempenham um papel igualmente vital no manejo da escassez de água e na garantia de abastecimento de água confiável para usuários municipais, agrícolas e industriais. As previsões sazonais de disponibilidade de água ajudam os utilitários hídricos a planejar potenciais carências, implementar medidas de conservação quando necessário e otimizar o uso da capacidade de armazenamento disponível em reservatórios e aquíferos.

Para as comunidades agrícolas, previsões precisas de disponibilidade de água durante as estações de cultivo críticas podem significar a diferença entre colheitas bem sucedidas e falhas de colheita. Os agricultores usam informações de previsão para tomar decisões sobre seleção de culturas, horários de plantio e manejo da irrigação. Os distritos aquáticos dependem de previsões para alocar suprimentos limitados de forma equitativa entre os usuários concorrentes e planejar possíveis falhas.

Apoio à Conservação Ambiental

A previsão hidrológica também apoia os esforços de conservação ambiental, ajudando os gestores a manter fluxos adequados para ecossistemas aquáticos. Muitos rios e riachos exigem níveis mínimos de fluxo para apoiar as populações de peixes, manter a qualidade da água e preservar habitats ripários. Previsão permite aos gestores de água equilibrar as necessidades de água humana com as necessidades ambientais, agendando as libertações de barragens e reservatórios para atender aos objetivos ecológicos, enquanto ainda servem outros fins.

Métodos e Tecnologias Avançadas em Previsão Hidrológica

A previsão hidrológica evoluiu rapidamente em resposta à intensificação da variabilidade climática, aumento da disponibilidade de dados e avanços na modelagem computacional, examinando quatro domínios principais de previsão: abordagens estatísticas, modelos baseados em física, técnicas de aprendizado de máquina orientadas por dados e de aprendizagem profunda, e frameworks de física híbrida ou emergente – IA. Cada abordagem oferece vantagens e limitações distintas, e os sistemas de previsão mais eficazes muitas vezes combinam múltiplas metodologias.

Modelos estatísticos de previsão

Os modelos estatísticos representam uma das primeiras e mais duradouras abordagens de previsão hidrológica, analisando as relações históricas entre entradas meteorológicas e saídas hidrológicas para identificar padrões que podem ser projetados para o futuro. As técnicas estatísticas comuns incluem análise de regressão, modelos de séries temporais e métodos estocásticos que respondem pela variabilidade aleatória inerente aos processos hidrológicos.

A principal vantagem dos modelos estatísticos reside na relativa simplicidade e eficiência computacional, que podem ser desenvolvidos e implementados com modestos requisitos de dados e recursos computacionais, tornando-os acessíveis às agências de gestão da água com limitada capacidade técnica, porém, os modelos estatísticos têm limitações importantes, assumindo que as relações históricas continuarão no futuro, uma suposição que pode não se manter em condições climáticas em mudança ou após mudanças significativas no uso do solo dentro de uma bacia hidrográfica.

Modelos físicos baseados em processos

Modelos hidrológicos físicos ou baseados em processos adotam uma abordagem fundamentalmente diferente, tentando simular os processos físicos reais que regem o movimento da água através de bacias hidrográficas. Esses modelos representam precipitação, infiltração, evapotranspiração, escoamento superficial, fluxo subsuperfície e roteamento de canais usando equações matemáticas derivadas dos princípios da física e hidrologia.

Os modelos baseados em processos oferecem várias vantagens importantes, pois representam mecanismos físicos reais, podendo teoricamente ser aplicados em bacias hidrográficas onde existem dados históricos limitados, podendo também ser utilizados para avaliar como mudanças no uso do solo, clima ou práticas de gestão de água podem afetar o comportamento hidrológico futuro. As previsões de modelos hidrológicos integrados fornecem insights críticos sobre estados, fluxos hidrológicos e sua evolução dos recursos hídricos e riscos associados, essenciais para muitos setores e atores na agricultura, planejamento urbano, silvicultura ou gestão de ecossistemas, embora a precisão dessas previsões dependa da qualidade dos dados que forçam a precipitação.

No entanto, os modelos físicos também enfrentam desafios. Eles exigem informações detalhadas sobre características das bacias hidrográficas, incluindo topografia, propriedades do solo, cobertura vegetal e geometria de canais.A calibração do modelo – o processo de ajuste de parâmetros para o comportamento observado – pode ser demorada e requer dados históricos substanciais.Além disso, modelos físicos podem ser computacionalmente exigentes, particularmente para grandes bacias hidrográficas ou quando estão em execução previsões de conjuntos que exploram múltiplos cenários possíveis futuros.

Aprendizagem de máquina e inteligência artificial

A última década testemunhou uma revolução na previsão hidrológica impulsionada pelos avanços na aprendizagem de máquinas e inteligência artificial. Inteligência artificial desempenha um papel vital na análise e desenvolvimento do plano de mitigação de inundações correspondente, previsão de inundações ou previsão, como modelos baseados em aprendizagem de máquinas têm recebido recentemente muita atenção devido às suas capacidades de auto-aprendizagem a partir de dados sem incorporar qualquer processo físico complexo. Estas abordagens orientadas por dados podem identificar relações complexas, não lineares em grandes conjuntos de dados que podem ser difíceis ou impossíveis de capturar com modelos tradicionais estatísticos ou físicos.

Uma área crescente de pesquisa é o uso de métodos de aprendizagem profunda em conexão com séries temporais hidrológicas para melhor compreender e expor as regras de mudança nestas séries temporais. Arquiteturas de aprendizagem profunda particularmente adequadas à previsão hidrológica incluem:

• Redes Neurais Convolucionais (CNN): As CNNs estão a ser aplicadas na previsão hidrológica, particularmente eficazes no tratamento de dados geográficos, como campos de precipitação de radar ou imagens de satélite
• Redes Neural Recorrentes (RNNs): Concebidas para lidar com dados sequenciais, as RNNs primam na captura de dependências temporais em séries temporais hidrológicas
• Long Short-Term Memory (LSTM) Networks: Os modelos de rede neural LSTM para previsão de inundações, utilizando descarga diária e precipitação como dados de entrada, têm produzido previsões de taxa de fluxo com alta precisão, destacando o potencial de aplicação de modelos LSTM em contextos hidrológicos para o desenvolvimento e gestão de sistemas de alerta de inundação em tempo real
• Métodos de aumento de gravidade: Técnicas de montagem como XGBoost e CatBoost que combinam múltiplos aprendizes fracos para criar modelos preditivos poderosos

A previsão hidrológica é crucial para o gerenciamento de recursos hídricos, e inovações como o aprendizado de máquina apresentam uma oportunidade para melhorar as capacidades de modelagem preditiva, com estudos comparando algoritmos ML como CatBoost com técnicas tradicionais descobrindo que CatBoost foi superior aos modelos convencionais em períodos de teste.

Abordagens de IA híbridas e com informação física

Reconhecendo que tanto os modelos físicos como as abordagens de aprendizado de máquina têm pontos fortes e fracos complementares, pesquisadores têm cada vez mais focado em metodologias híbridas que combinam os melhores aspectos de cada abordagem.Os frameworks de IA híbrida para previsão de fluxo de fluxo integram modelagem hidrológica baseada fisicamente, correção de viés e aprendizagem profunda.

Usando uma combinação de modelos hidrológicos e métodos de aprendizado de máquina para melhorar simulações de fluxo de fluxo, com métodos ML aplicados para tomar um conjunto de multi-modelos e para melhorar as habilidades de previsão de fluxo de fluxo em modelos individuais, mostra que os métodos ML melhoraram significativamente a previsão de normal e alta magnitude de fluxo, tempo e áreas inundadas, com a combinação de vários modelos hidrológicos e métodos ML melhorando simulações de fluxo de fluxo que podem ajudar sistemas de alerta precoce de inundação.

Essas abordagens híbridas frequentemente usam modelos físicos para gerar previsões iniciais baseadas em previsões meteorológicas, então aplicam técnicas de aprendizado de máquina para corrigir vieses sistemáticos e melhorar a precisão. As simulações HEC-HMS geram descarga sintética, que um modelo de correção de viés baseado em aprendizado de máquina se ajusta para discrepâncias induzidas pela irrigação, com a descarga corrigida usada como entrada para um Transformador de Fusão Temporal treinado em dados meteorológicos horários para prever fluxo de fluxo em múltiplos horizontes.

Previsão do conjunto e quantificação da incerteza

A previsão hidrológica moderna abrange cada vez mais abordagens de conjuntos que geram múltiplos cenários possíveis futuros, em vez de uma única previsão determinística.O Hydrologic Ensemble Prediction Experiment comunidade internacional de prática tem avançado a ciência e a prática de previsão de conjuntos hidrológicos e sua aplicação na tomada de decisões baseadas em impactos e riscos, promovendo inovações através de técnicas de ponta e dados que aprimoram setores relacionados à água, destacando o avanço das cadeias de previsão hidrológica através de rigorosa gestão de dados que incorpora fontes de dados diversas, de alta qualidade, técnicas de assimilação de dados e a aplicação de inteligência artificial para melhorar a precisão preditiva, com o HEPEX desempenhando um papel crítico no aumento da confiabilidade dos recursos hídricos e gerenciamento de riscos relacionados à água globalmente através da padronização da previsão de conjuntos.

As previsões do conjunto fornecem informações valiosas sobre incertezas de previsão, ajudando os decisores a entender não apenas o que é mais provável que aconteça, mas também a gama de possíveis resultados e suas probabilidades associadas.Essa informação probabilística permite uma tomada de decisão mais sofisticada baseada em risco, permitindo que os gestores de água pesem os custos e benefícios de diferentes ações sob incerteza.

Aplicações Práticas em Gestão de Recursos Hídricos

As previsões hidrológicas suportam uma variedade de aplicações de gestão de água, cada uma com requisitos específicos para previsão de tempo de lead, resolução espacial e precisão. Compreender essas aplicações e suas necessidades únicas ajuda os previsores a adaptar seus produtos e serviços para maximizar o valor para os usuários finais.

Operação e Gestão de Reservatórios

Os operadores de reservatórios enfrentam a tarefa desafiadora de equilibrar múltiplos objetivos, muitas vezes concorrentes, incluindo controle de inundações, abastecimento de água, geração de energia hidrelétrica, recreação e fluxos ambientais. As previsões hidrológicas fornecem informações essenciais para a tomada dessas decisões operacionais complexas.

Durante as estações de cheia, as previsões de fluxo de água que chegam ajudam os operadores a determinar quando liberar água de forma preventiva para criar espaço de armazenamento para águas de inundação antecipadas. Essas versões controladas podem evitar ou reduzir a necessidade de operações de derramamento de emergência que possam causar inundações a jusante. Por outro lado, durante períodos secos, as previsões ajudam os operadores a conservar água, identificando quando os fluxos são susceptíveis de diminuir, permitindo-lhes reduzir as emissões e preservar o armazenamento para necessidades futuras.

As previsões sazonais de escoamento de neve são particularmente valiosas para sistemas de reservatórios em regiões montanhosas. Essas previsões, normalmente emitidas no final do inverno ou início da primavera, predizem o volume total de água que fluirá para reservatórios durante a estação de fusão. Esta informação orienta decisões sobre os horários de retirada de reservatórios, alocação de água entre usuários concorrentes e planejamento de geração de energia hidrelétrica.

Avaliação dos riscos de inundação e gestão de emergência

A previsão de inundação representa uma das aplicações mais críticas da previsão hidrológica, com implicações diretas para a segurança pública e resposta de emergência. Modernos sistemas de previsão de inundação integram previsões meteorológicas, modelos hidrológicos e modelos hidráulicos para prever não apenas quando e onde ocorrerão inundações, mas também a profundidade, extensão e duração da inundação.

As previsões de inundações de curto prazo com horários de carga de horas até dias permitem aos gestores de emergência emitir alertas, coordenar evacuações, implantar recursos de resposta de emergência e implementar medidas temporárias de proteção de inundações.

As previsões de médio alcance que se estendem vários dias a semanas de antecedência apoiam atividades de preparação de emergência mais amplas, incluindo pré-posicionamento de suprimentos de emergência, ativação de centros de operações de emergência e coordenação com jurisdições vizinhas. As perspectivas de inundação sazonal ajudam comunidades e agências a planejarem possíveis períodos de enchentes, alocando recursos e realizando exercícios de preparação antes de períodos de alto risco.

Planejamento e Alocação de Abastecimento de Água

As instalações de abastecimento de água e os distritos de irrigação dependem fortemente de previsões hidrológicas para gerir o abastecimento de água e alocar recursos entre os utilizadores concorrentes. As previsões sazonais de disponibilidade de água informam as decisões sobre a atribuição de água, medidas de conservação e a necessidade de aceder a abastecimentos alternativos, como as águas subterrâneas ou água comprada de outras fontes.

Nas regiões agrícolas, distritos de irrigação utilizam previsões para desenvolver horários de entrega de água, determinar porcentagens de alocação para diferentes classes de usuários e comunicar com os agricultores sobre a disponibilidade de água esperada.Essa informação ajuda os agricultores a tomar decisões informadas sobre seleção de culturas, horários de plantio e investimentos no sistema de irrigação.

As utilidades municipais de água utilizam previsões para gerenciar os níveis de reservatórios, planejar possíveis carências e implementar programas de conservação em camadas quando necessário. As previsões de longo alcance também informam decisões de planejamento de capital sobre investimentos em infraestrutura, como novas estações de tratamento de água, instalações de armazenamento ou interconexões com sistemas de água vizinhos.

Otimização da geração de energia hidrelétrica

As instalações de energia hidrelétrica dependem de previsões precisas de fluxo de energia para otimizar a geração de eletricidade e maximizar a receita. As previsões de curto prazo ajudam os operadores a programar a geração para atender aos padrões de demanda de energia elétrica e aproveitar os períodos de pico de preços. As previsões de médio alcance permitem a coordenação com outras fontes de energia na rede elétrica, garantindo uma fonte de energia confiável, maximizando o valor da geração de energia hidrelétrica.

As previsões sazonais de disponibilidade de água são essenciais para o planejamento de energia a longo prazo e participação no mercado de energia. Os operadores de energia hidrelétrica utilizam essas previsões para estimar o potencial de geração anual, negociar acordos de compra de energia e coordenar com outros geradores no sistema de energia. Em regiões com capacidade hídrica significativa, essas previsões influenciam os preços da eletricidade e as operações de rede em regiões inteiras.

Gestão de Fluxos Ambientais

A manutenção de fluxos adequados para ecossistemas aquáticos tornou-se um objetivo cada vez mais importante na gestão dos recursos hídricos. Muitos rios e riachos exigem padrões de fluxo específicos para apoiar a desova dos peixes, manter a qualidade da água, preservar a vegetação ripária e sustentar a saúde global do ecossistema. As previsões hidrológicas permitem que os gestores de água programem as libertações de barragens e reservatórios para atender a esses objetivos ambientais, enquanto ainda servem outros fins.

As previsões são particularmente valiosas para a gestão de fluxos durante períodos críticos, tais como estações de migração de peixes ou meses de verão de baixa vazão, quando as preocupações com a qualidade da água são aumentadas. Ao antecipar a disponibilidade de água futura, os gestores podem tomar decisões informadas sobre quando fornecer fluxos ambientais e quando outros objetivos devem ter prioridade devido a abastecimentos de água limitados.

Monitoramento e Gestão da Seca

A seca representa um desastre lento que pode ter impactos devastadores na agricultura, abastecimento de água, ecossistemas e economias. As previsões hidrológicas desempenham um papel crucial nos sistemas de alerta precoce da seca, ajudando as autoridades a identificar as condições de seca emergentes e implementar medidas de resposta antes que os impactos se tornem graves.

As previsões sazonais de precipitação e fluxo de fluxo ajudam os programas de monitoramento da seca a avaliar a probabilidade de desenvolvimento ou continuação da seca. Essas previsões informam as decisões sobre restrições de uso da água, desenvolvimento de abastecimento de água de emergência, programas de assistência agrícola e campanhas de informação pública.

Previsão Hidrológica no Contexto das Mudanças Climáticas

As mudanças que observamos em nosso clima são principalmente sentidas devido aos seus impactos adversos na quantidade e qualidade de nossos recursos hídricos, e como melhor se adaptar e mitigar contra esta ameaça crescente de ter água demais, ou muito pouco, ou muito poluída e os impactos adversos que acompanham é o principal problema confrontando os gestores de água. As mudanças climáticas estão fundamentalmente alterando o ciclo hidrológico, criando novos desafios e imperativos para a gestão e previsão de recursos hídricos.

Mudar os Precipitação

As mudanças climáticas estão modificando os padrões de precipitação de forma complexa, com algumas regiões passando por um aumento da precipitação, enquanto outras enfrentam o declínio da precipitação. Muitas áreas estão vendo mudanças na distribuição sazonal da precipitação, com mais chuva caindo durante os meses de inverno e menos durante o verão. Essas mudanças afetam a disponibilidade de água para agricultura, suprimentos municipais e ecossistemas, exigindo estratégias de gestão adaptativa informadas por previsões precisas.

Os eventos de precipitação extrema estão se tornando mais frequentes e intensos em muitas regiões, aumentando os riscos de inundação e desafiando a infraestrutura de gestão de inundações existente. Os sistemas de previsão hidrológica devem se adaptar a essas condições em mudança, incorporando projeções de mudanças climáticas em planejamento de longo prazo, mantendo a precisão para previsões operacionais de próximo prazo.

Snowpack e Glacier Alterações

As temperaturas crescentes estão afetando profundamente a neve e a dinâmica do gelo em regiões montanhosas em todo o mundo. A perda de massa das geleiras nos últimos anos tem sido uma das piores, com o derretimento das geleiras contribuindo significativamente para o aumento global do nível do mar. Snowpack está acumulando mais tarde, derretendo mais cedo e diminuindo em volume total em muitas regiões, alterando fundamentalmente o tempo e a magnitude do escoamento que milhões de pessoas dependem para o abastecimento de água.

Estas mudanças requerem adaptações significativas nas metodologias de previsão.As relações tradicionais de previsão de neve baseadas em dados históricos podem deixar de ser confiáveis à medida que os padrões de temperatura e precipitação mudam.Os pré-estreitos devem desenvolver novas abordagens que permitam mudar a dinâmica da neve, mantendo a precisão necessária para as decisões operacionais de gestão da água.

Integrar as Projeções Climáticas nas Previsão

Pesquisadores têm demonstrado como dados de modelos climáticos podem ser usados para melhorar as previsões hidrológicas, reforçando a integração de modelos climáticos com sistemas de previsão hidrológica, com pesquisadores trabalhando para aumentar a precisão dos modelos hidrológicos regionais, integrando saídas de modelos climáticos de alta resolução.

Os recursos hídricos são cada vez mais vulneráveis devido aos efeitos das mudanças climáticas, que influenciam tanto sua disponibilidade quanto sua qualidade, tornando crucial incorporar estratégias de adaptação às mudanças climáticas na gestão dos recursos hídricos para enfrentar esses desafios e apoiar práticas sustentáveis.Essa integração requer uma redução cuidadosa das projeções climáticas globais para escalas regionais e locais, correção de viés para abordar erros sistemáticos em modelos climáticos e quantificação de incertezas para comunicar a gama de possíveis condições futuras.

Estratégias Adaptativas de Gestão da Água

A abordagem dos impactos das mudanças climáticas requer abordagens inovadoras e adaptativas à gestão da água, com foco na compreensão, monitoramento e gerenciamento não só dos próprios recursos hídricos, mas também das interações entre os diversos componentes físicos e sociais do sistema cujos benefícios e desempenho são dependentes e influenciados pelos recursos hídricos e como são gerenciados.

Uma melhor gestão da água, através de um conceito conhecido como gestão integrada dos recursos hídricos e planeamento da adaptação climática, são aspectos fundamentais para a manutenção de sociedades estáveis e prósperas. As estratégias adaptativas apoiadas pela previsão hidrológica incluem:

• Operações de reservatórios flexíveis:Ajustar as regras de funcionamento para ter em conta a alteração dos padrões de entrada e o aumento da variabilidade climática
• Portfólios de água diversificados: Desenvolvimento de múltiplas fontes de água, incluindo águas subterrâneas, águas recicladas e dessalinização, para reduzir a vulnerabilidade à variabilidade do abastecimento orientado para o clima
• Capacidade de armazenamento melhorada: Investir em soluções de infraestrutura tradicional e de armazenamento natural, como a recarga de aquíferos para buffer contra a variabilidade aumentada
• Gestão de resultados: Aplicação de programas de conservação e medidas de eficiência de utilização da água para reduzir a vulnerabilidade às perturbações do abastecimento
• Adaptação baseada no sistema de eco: Protecção e recuperação de sistemas naturais, como zonas húmidas, florestas e planícies de inundação, que fornecem serviços de armazenamento, filtração e protecção contra inundações

A água pode combater as alterações climáticas, uma vez que a gestão sustentável da água é fundamental para a construção da resiliência das sociedades e dos ecossistemas e para a redução das emissões de carbono.

Fontes de dados e redes de observação

Previsão hidrológica precisa depende fundamentalmente de dados observacionais de alta qualidade. Sistemas de previsão modernos integram diversas fontes de dados, cada um fornecendo informações únicas sobre diferentes aspectos do ciclo hidrológico.

Observações baseadas no solo

As redes tradicionais de monitoramento de solo formam a espinha dorsal dos sistemas de previsão hidrológica. Os stream gauges medem os níveis de água e as taxas de vazão em rios e córregos, fornecendo os dados primários para calibrar e validar modelos de previsão. Esses bitolas normalmente registram medições em intervalos de 15 minutos a hora, com dados transmitidos em tempo real para centros de previsão.

Estações meteorológicas medem precipitação, temperatura, umidade, velocidade do vento e radiação solar – todas as entradas críticas para modelos hidrológicos. Os locais de medição de neve, incluindo estações SNOTEL automatizadas em regiões montanhosas, fornecem dados essenciais sobre a profundidade da neve, equivalente à água de neve e temperatura do pacote de neve que informam a previsão de neve.

Os poços de monitoramento de águas subterrâneas rastreiam elevações de lençóis freáticos e armazenamento de aquíferos, fornecendo informações sobre as condições de água subterrânea que influenciam o fluxo de base em fluxos e a disponibilidade de água de longo prazo. Sensores de umidade do solo medem o conteúdo de água na zona de raiz, ajudando os previsores a entender quanta precipitação irá infiltrar-se versus correr durante eventos de tempestade.

Sensibilidade remota e dados de satélite

O sensoramento remoto por satélite revolucionou a previsão hidrológica, fornecendo observações espacialmente contínuas sobre grandes áreas. Estimativas de precipitação de sensores de satélite preenchem lacunas críticas em regiões com redes de gauge de medição de chuvas esparsas. Embora os produtos de precipitação por satélite tenham limitações de precisão, particularmente para chuvas leves e quedas de neve, fornecem informações valiosas sobre a distribuição espacial de precipitação que as redes de medição de precipitação por terra não podem capturar.

O mapeamento baseado em satélites permite aos previsores monitorar a extensão do pacote de neve e acompanhar a progressão do derretimento de neve em grandes bacias hidrográficas. Sensores mais avançados podem estimar o equivalente de água de neve, fornecendo informações diretas sobre a quantidade de água armazenada em pacote de neve. Os satélites de umidade do solo medem o conteúdo de água do solo em todo o mundo, oferecendo informações sobre as condições de umidade da bacia de água que influenciam a geração de escoamentos.

Redes de radar meteorológico

O radar meteorológico fornece observações de alta resolução de intensidade e movimento de precipitação, essenciais para previsão de inundações de curto prazo. Os sistemas modernos de radar de dupla polarização podem distinguir entre chuva, neve e granizo, melhorando as estimativas de precipitação e permitindo previsões hidrológicas mais precisas. Os dados de radares são particularmente valiosos para monitorar sistemas de tempestades em rápida evolução que podem produzir inundações em flash.

Assimilação de dados e controle de qualidade

Integrar diversos dados observacionais em sistemas de previsão requer técnicas sofisticadas de assimilação de dados que combinam otimamente observações com previsões de modelos. Os métodos de assimilação de dados atualizam estados de modelos baseados em novas observações, corrigindo erros e melhorando a precisão de previsão. Procedimentos de controle de qualidade identificam e removem dados errôneos que poderiam degradar o desempenho da previsão, usando algoritmos automatizados e revisão manual para garantir a confiabilidade dos dados.

Desafios e limitações na previsão hidrológica

Apesar dos avanços significativos nas últimas décadas, as previsões hidrológicas continuam enfrentando desafios importantes que limitam a precisão e utilidade para algumas aplicações.

Previsão meteorológica Incerteza

A previsão precisa de fluxo de água é desafiadora devido às limitações nos modelos hidrológicos existentes, erros nas previsões meteorológicas e condições hidrológicas iniciais. Como as previsões hidrológicas dependem das previsões meteorológicas como insumos, a incerteza nas previsões meteorológicas traduz-se diretamente na incerteza nas previsões hidrológicas. As previsões de precipitação, em particular, permanecem desafiadoras, especialmente para tempestades convectivas que podem produzir chuvas intensas em pequenas áreas.

A incerteza prevista geralmente aumenta com o tempo de espera, pois a habilidade de previsão do tempo diminui para horizontes de previsão mais longos.Esta limitação fundamental significa que as previsões hidrológicas se tornam menos confiáveis à medida que se estendem mais para o futuro, restringindo sua utilidade para algumas aplicações de planejamento.

Limitações do modelo e incerteza

Os métodos de ML muitas vezes carecem de interpretabilidade física, embora estudos recentes tenham incorporado fluxo hidrológico derivado de modelos, juntamente com variáveis climáticas em quadros de ML para abordar as limitações da ML e integrar o conhecimento físico.Todos os modelos hidrológicos representam aproximações simplificadas de sistemas naturais complexos, introduzindo incerteza através de representação incompleta do processo, erros de estimação de parâmetros e limitações estruturais.

Calibrar modelos para combinar observações históricas não garante previsões precisas em condições futuras, particularmente se mudanças climáticas ou de uso do solo alterarem o comportamento fundamental da bacia hidrográfica. Modelos podem funcionar bem para condições semelhantes às do período de calibração, mas lutam com eventos extremos ou novas condições fora de sua faixa de treinamento.

Dados de Escassez e Problemas de Qualidade

Persistem desafios persistentes, especialmente no que diz respeito à escassez de dados, interpretabilidade de modelos, generalização de bases cruzadas, não estacionalidade climática e demandas computacionais operacionais.Muitas regiões em todo o mundo carecem de redes observacionais adequadas para apoiar a previsão hidrológica precisa. Redes de gauge de chuvas esparsas, gaugeamento de fluxo limitado e monitoramento de neve ausente criam desafios significativos para calibração de modelos e previsão em tempo real.

Problemas de qualidade dos dados, incluindo falhas de sensor, erros de transmissão e vieses sistemáticos, podem degradar a precisão das previsões. Manter redes de observação requer financiamento sustentado e capacidade técnica que podem estar faltando em regiões com recursos limitados.

Influências Humanas e Não Estacionalidade

A previsão precisa do fluxo de água continua sendo um desafio significativo na hidrologia, especialmente devido às complexidades introduzidas por intervenções humanas, como a irrigação, que muitas vezes são inadequadamente representadas em modelos físicos convencionais. Barragens, desvios, bombeamento de águas subterrâneas, irrigação e urbanização alteram significativamente os processos hidrológicos naturais, criando desafios para sistemas de previsão desenvolvidos com base no comportamento natural da bacia hidrográfica.

A inclusão de intervenções humanas no quadro de modelagem hidrológica é essencial em bacias hidrográficas que são significativamente influenciadas por barragens e reservatórios. Representar essas influências humanas em modelos de previsão requer informações detalhadas sobre operações de infraestrutura e decisões de gestão de água que podem não estar prontamente disponíveis ou podem mudar ao longo do tempo.

Comunicação da incerteza

A comunicação eficaz da incerteza de previsão aos tomadores de decisão continua a ser um desafio contínuo. Enquanto as previsões de conjunto fornecem informações probabilísticas sobre os possíveis resultados, muitos usuários lutam para interpretar e aplicar essas informações na tomada de decisões. Desenvolvendo produtos de previsão e estratégias de comunicação que transmitem incertezas em formas acessíveis, acionáveis continua a ser uma área ativa de pesquisa e desenvolvimento.

Inovações emergentes e orientações futuras

O campo da previsão hidrológica continua a evoluir rapidamente, impulsionado pelos avanços tecnológicos, pela crescente disponibilidade de dados e pelas crescentes necessidades societais de previsões precisas de água.

Inteligência artificial e profundo aprendizado

A literatura recente mostra uma mudança decisiva para sistemas integrados e ricos em dados que aproveitam o sensoriamento remoto, redes de IoT e inteligência artificial para superar limitações na previsão tradicional.A aplicação da inteligência artificial à previsão hidrológica está acelerando, com novas arquiteturas e abordagens surgindo regularmente.O desempenho das GRUs, juntamente com outros modelos, incluindo redes adversas generativas, redes residuais e redes neurais de gráficos, está sendo estimado para previsão hidrológica.

Os desenvolvimentos futuros provavelmente se concentrarão em redes neurais com informação física que incorporam restrições físicas e processos de compreensão em modelos de aprendizado de máquina, combinando a flexibilidade da IA com a interpretabilidade e consistência física de modelos baseados em processos. As abordagens de aprendizado de transferência que permitem que modelos treinados em regiões ricas em dados sejam aplicados em áreas de cache de dados mostram uma promessa particular para estender as capacidades de previsão globalmente.

Modelação de alta resolução

Os avanços na computação de energia estão permitindo previsões hidrológicas em resoluções espaciais e temporais cada vez mais finas. Modelos de alta resolução podem representar características de pequena escala, como canais de fluxo individuais, sistemas de drenagem urbana e padrões de precipitação localizados que influenciam significativamente a geração de inundações e disponibilidade de água. Esses modelos detalhados suportam aplicações incluindo previsão de inundações urbanas, gerenciamento de pequenas bacias hidrográficas e agricultura de precisão.

Internet das coisas e dados de código de multidão

A proliferação de sensores de baixo custo e tecnologias da Internet das Coisas está criando novas oportunidades para monitoramento e previsão hidrológica. Iniciativas científicas cidadãs que envolvem o público na coleta e comunicação de observações de água podem complementar as redes tradicionais de monitoramento, particularmente em regiões remotas ou restritas a recursos. Mídias sociais e relatórios de inundação de fontes de multidão fornecem informações valiosas em tempo real para validar e melhorar as previsões de inundação.

Sistemas Integrados de Previsão

Os futuros sistemas de previsão integrarão cada vez mais previsões hidrológicas com previsões de fenómenos relacionados, incluindo a qualidade da água, o transporte de sedimentos e as condições ecológicas. Estes sistemas integrados fornecerão informações mais abrangentes para a gestão da água, apoiando decisões que considerem simultaneamente múltiplos objectivos e restrições.

Serviços climáticos e previsão subsazonal para sazonal

A redução da diferença entre as previsões meteorológicas de curto prazo e as projecções climáticas de longo prazo, as previsões sub-sazonais para sazonalidade representam uma área fronteiriça com um potencial significativo para aplicações de gestão da água. As previsões que se estendem de duas semanas para vários meses poderão apoiar o planeamento agrícola, as operações de reservatórios e a preparação para a seca de forma que as actuais capacidades de previsão não permitam plenamente.

Implementando sistemas de previsão hidrológica eficazes

O desenvolvimento e manutenção de sistemas de previsão hidrológica operacionais requer atenção cuidadosa às dimensões técnica, institucional e humana.

Infra-estruturas técnicas

Sistemas de previsão eficazes requerem infraestrutura técnica robusta, incluindo redes de observação confiáveis, sistemas de transmissão de dados de alta velocidade, recursos de computação adequados e modelos de previsão bem mantidos. Procedimentos de controle de qualidade automatizados, sistemas de arquivamento de dados e recursos de backup garantem operações contínuas, mesmo durante falhas de equipamentos ou eventos extremos.

Disposições institucionais

A integração bem-sucedida de novos achados e ferramentas em práticas operacionais estabelecidas não só exige ajustes técnicos e uma abordagem de integração de modelos abertos, mas também mudanças nas normas organizacionais e culturais, bem como desenvolvimento de capacidades abrangentes, programas de treinamento e apoio institucional para facilitar uma transição suave para a gestão de instituições e suas organizações dependentes, com o conceito de cocriação para estabelecer sistemas de previsão hidrológica operacional mais adaptados ao usuário marcando uma mudança para uma abordagem mais integradora e participativa entre prestadores de serviços e stakeholders, envolvendo uma variedade de stakeholders diretamente desde o início, de modo que sistemas de previsão são projetados para ser mais alinhados com as necessidades operacionais reais.

Funções e responsabilidades claras, mecanismos de coordenação e protocolos de comunicação garantem que as informações de previsão cheguem aos decisores em formato oportuno e útil. Parcerias entre agências de previsão, organizações de gestão da água, gestores de emergência e usuários finais ajudam a garantir que os sistemas de previsão atendam às necessidades operacionais reais.

Capacitação e Formação

Desenvolver e manter a experiência técnica em previsão hidrológica requer investimento sustentado em educação e treinamento. Os pré-vestimentas precisam de habilidades em hidrologia, meteorologia, estatística, programação computacional e comunicação. Programas de treinamento devem abordar tanto as habilidades técnicas quanto a capacidade de comunicar informações de previsão complexas para diversos públicos.

O treinamento do usuário é igualmente importante, ajudando os gestores de água, os respondedores de emergência e outros tomadores de decisão a entenderem os produtos de previsão, interpretarem informações de incerteza e aplicarem as previsões de forma eficaz em suas operações. Workshops, exercícios e engajamento contínuo entre os previsores e usuários constroem os relacionamentos e entendimento compartilhado necessários para o uso eficaz da previsão.

Melhoria e avaliação contínuas

Os sistemas de previsão operacional exigem avaliação e melhoria contínuas para manter e melhorar o desempenho. A verificação sistemática da precisão das previsões identifica pontos fortes e fracos, orientando melhorias de modelos e prioridades de desenvolvimento. Revisões pós-evento de inundações ou secas significativas oferecem oportunidades para aprender com sucessos e falhas, refinar procedimentos de previsão e estratégias de comunicação.

As actividades de investigação e desenvolvimento deverão estar estreitamente ligadas à previsão operacional, assegurando que os progressos científicos se traduzam em melhores capacidades operacionais.

Perspectivas globais e cooperação internacional

Os desafios hídricos e hídricos transcendem as fronteiras políticas, criando imperativos para a cooperação internacional na previsão e gestão da água.

Gestão Transfronteiriça da Água

Muitas das principais bacias hidrográficas do mundo atravessam fronteiras internacionais, exigindo cooperação entre nações para uma gestão e previsão efetivas da água. Sistemas de previsão compartilhados e acordos de intercâmbio de dados permitem uma gestão coordenada das águas transfronteiriças, reduzindo conflitos e otimizando benefícios para todas as nações ripárias. Organizações internacionais de bacias hidrográficas facilitam essa cooperação, proporcionando fóruns para colaboração técnica e coordenação política.

Iniciativas de Previsão Global

Foram feitos esforços para apoiar a iniciativa das Nações Unidas Early Warnings for All através do desenvolvimento de sistemas de alerta rápido robustos e confiáveis, através de treinamento global, educação e desenvolvimento de capacidades, e do compartilhamento de tecnologia, com a integração de ciência avançada, métodos centrados no usuário e colaboração global, fornecendo um sólido quadro para melhorar a previsão e gestão de extremos hidrológicos, alinhando sistemas de previsão com as necessidades dinâmicas de recursos hídricos e gestão de riscos em um clima em mudança.

Organizações e programas internacionais trabalham para estender as capacidades de previsão para regiões com recursos técnicos ou financeiros limitados. Essas iniciativas fornecem assistência técnica, treinamento, compartilhamento de dados e transferência de tecnologia para construir capacidade de previsão local. Sistemas de previsão global fornecem capacidades de backup e contexto regional para os esforços de previsão nacional.

Compartilhamento de conhecimento e melhores práticas

Conferências internacionais, oficinas e redes profissionais facilitam o compartilhamento de conhecimentos, experiências e melhores práticas em previsão hidrológica. Essas trocas aceleram a inovação e ajudam a evitar duplicações de esforços, permitindo que agências de previsão em todo o mundo se beneficiem dos avanços feitos em outros lugares. Software de código aberto, conjuntos de dados compartilhados e projetos de pesquisa colaborativa apoiam ainda mais o avanço global das capacidades de previsão.

Valor económico e considerações sobre o benefício dos custos

Investir em sistemas de previsão hidrológica requer recursos financeiros para redes de observação, infraestrutura de computação, pessoal e operações em curso. Entender o valor econômico da previsão ajuda a justificar esses investimentos e priorizar a alocação de recursos.

Quantificando o Valor de Previsão

O valor econômico das previsões hidrológicas deriva de melhores decisões possibilitadas pela informação de previsão. Para previsão de inundações, o valor vem de danos evitados por meio de ações de alerta precoce e proteção, redução dos custos de resposta de emergência e de vidas salvas. As previsões de abastecimento de água criam valor através de operações de reservatório otimizadas, redução da necessidade de suprimentos alternativos caros e evitar escassez.

A quantificação do valor da previsão requer a compreensão de como as previsões influenciam as decisões e como essas decisões afetam os resultados. Análises econômicas comparam os resultados com e sem previsões, contabilizando a precisão da previsão, as respostas dos tomadores de decisão e os custos e benefícios de diferentes ações.

Otimizar os Investimentos no Sistema de Previsão

Recursos limitados exigem priorização de investimentos em capacidades de previsão.A análise custo-benefício ajuda a identificar quais melhorias – observações adicionais, melhorias de modelos, aumento do tempo de espera de previsão – fornecem o maior valor.Essas análises devem considerar não apenas o desempenho técnico, mas também as necessidades do usuário, contextos de tomada de decisão e a capacidade dos usuários de agir sobre informações de previsão.

Estudos de Casos e Histórias de Sucesso

Exemplos do mundo real ilustram como a previsão hidrológica contribui para uma gestão eficaz da água e para uma redução do risco de desastres em diversas configurações.

Previsão de inundações nas principais bacias hidrográficas

Grandes sistemas fluviais em todo o mundo desenvolveram sofisticados sistemas de previsão de inundações que protegem milhões de pessoas e bilhões de dólares em propriedade. Esses sistemas integram previsões meteorológicas, modelos hidrológicos e modelos hidráulicos para prever estágios de inundação dias a semanas de antecedência. Operações coordenadas de vários reservatórios com base nessas previsões reduzem picos de inundação, mantendo o abastecimento de água para outros fins.

Gestão da Seca nas Regiões Agrícolas

As regiões agrícolas dependentes da irrigação implementaram sistemas de previsão de abastecimento sazonal de água que informam as decisões de alocação e ajudam os agricultores a planejar estratégias de cultivo. Esses sistemas combinam medições de pacotes de neve, previsões climáticas e modelos hidrológicos para prever a disponibilidade de água com meses de antecedência.

Gestão Urbana de Abastecimento de Água

As previsões apontam para a decisão sobre as descargas de reservatórios, o bombeamento de águas subterrâneas, as compras de água e os programas de conservação. Durante as secas, as previsões ajudam as empresas a implementar planos de resposta em camadas, aumentando as medidas de conservação, enquanto as condições pioram, evitando restrições desnecessárias quando as condições melhoram.

O caminho em frente: construir futuros resilientes da água

À medida que as mudanças climáticas se intensificam e os desafios da água se tornam mais complexos, as previsões hidrológicas desempenharão um papel cada vez mais vital na construção de futuros resilientes e sustentáveis da água.Para atender eficazmente às demandas futuras, é crucial acelerar a integração da ciência inovadora dentro de quadros operacionais, promovendo sistemas de previsão hidrológica adaptáveis e resilientes globalmente.

O êxito exigirá investimentos sustentados em redes de observação, inovação contínua em métodos de previsão e ligações reforçadas entre os agentes de previsão e os decisores.As sinergias entre a gestão integrada dos recursos hídricos e a adaptação às alterações climáticas podem melhorar a resiliência face aos desafios hídricos, climáticos e económicos e também ajudar no acesso a financiamentos de todo o interesse.

A integração de tecnologias emergentes, incluindo inteligência artificial, sensoriamento remoto e sensores Internet of Things, promete melhorar as capacidades de previsão, reduzindo os custos. No entanto, a tecnologia por si só é insuficiente – a previsão eficaz requer quadros institucionais que apoiem a coordenação, o compartilhamento de conhecimento e a melhoria contínua. Requer profissionais treinados que possam desenvolver, manter e comunicar previsões de forma eficaz. E requer usuários engajados que entendam informações de previsão e possam aplicá-las para tomar melhores decisões.

Em última análise, a previsão hidrológica serve como uma ferramenta crítica para navegar um futuro incerto de água. Ao fornecer aviso prévio de inundações e secas, possibilitando o gerenciamento otimizado de água e apoiando a adaptação climática, sistemas de previsão ajudam as sociedades a gerenciar os recursos hídricos de forma mais eficaz e construir resiliência aos desafios relacionados à água. À medida que enfrentamos um futuro de crescente variabilidade climática e crescentes demandas hídricas, investir e avançar em capacidades de previsão hidrológica representa um dos passos mais importantes que podemos tomar para garantir a segurança da água para as gerações atuais e futuras.

Conclusão

A previsão hidrológica evoluiu de relações estatísticas simples para sistemas sofisticados que integram modelos avançados baseados em física, inteligência artificial e dados observacionais diversos. Esses sistemas fornecem informações essenciais para gerenciar recursos hídricos, proteger comunidades de inundações, garantir abastecimento de água confiável e se adaptar às mudanças climáticas. Embora desafios significativos permaneçam, incluindo incertezas meteorológicas, limitações de dados e complexidades de bacias hidrográficas modificadas por humanos, inovações em andamento continuam a aumentar as capacidades de previsão e estender seus benefícios a novas aplicações e regiões.

As previsões permitem melhores decisões que protegem vidas, reduzem perdas econômicas, otimizam o uso de recursos e apoiam o desenvolvimento sustentável, e fornecem a previsão necessária para gerenciar a água de forma proativa e não reativa, transformando a forma como as sociedades interagem e gerenciam seus recursos mais preciosos. À medida que os desafios hídricos se intensificam nas próximas décadas, a importância de previsões hidrológicas precisas, confiáveis e acessíveis só continuará crescendo, fazendo do investimento sustentado em capacidades de previsão uma das contribuições mais importantes que podemos fazer para um futuro seguro de água.

Para os gestores de água, formuladores de políticas e comunidades em todo o mundo, entender e utilizar previsões hidrológicas representa não apenas uma oportunidade, mas uma necessidade. Ao abraçar essas ferramentas poderosas e apoiar o seu desenvolvimento e melhoria contínuas, podemos construir futuros de água mais resilientes, sustentáveis e equitativas para todos.

Recursos adicionais

Para aqueles interessados em aprender mais sobre previsão hidrológica e gestão de recursos hídricos, os seguintes recursos fornecem informações valiosas e oportunidades de engajamento:

• World Meteorological Organization (WMO):] Fornece coordenação global para a previsão hidrológica e mantém os recursos sobre as melhores práticas e normas em https://www.wmo.int
• UN-Água:] Coordenadas dos esforços das Nações Unidas em matéria de água e saneamento, incluindo a adaptação às alterações climáticas em https://www.unwater.org
• Instituto Internacional de Gestão da Água (IWMI): Realiza investigação sobre gestão sustentável da água e resiliência climática em https://www.iwmi.org
• Organização Alimentar e Agrícola (FAO):] Oferece recursos para a gestão da água para a agricultura e práticas inteligentes em https://www.fao.org
• Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento (PNUA): Apoia projectos de gestão dos recursos hídricos e de adaptação ao clima em todo o mundo em https://www.adaptation-undp.org

Essas organizações oferecem orientação técnica, oportunidades de treinamento, estudos de caso e plataformas de rede para profissionais e comunidades que trabalham para avançar na previsão hidrológica e na gestão de recursos hídricos em todo o mundo.