Cada día, el extenso sistema de suministro de agua de los Estados Unidos se enfrenta a la presión de tener que suministrar agua potable. Ahora, los científicos de la Universidad de Vermont (UVM) han inventado una nueva herramienta que utiliza inteligencia artificial para ayudar a las comunidades a predecir mejor las amenazas a su suministro.
Una nueva investigación publicada hoy por científicos de Vermont muestra cómo un sistema informático ya existente (el Modelo Hídrico Nacional del gobierno federal) puede modificarse con IA y datos en tiempo real de sensores para ir más allá de simplemente pronosticar el caudal de los arroyos y predecir también la calidad del agua .
«Esta nueva herramienta se puede implementar en todo el país y puede ser utilizada ampliamente por personas que podrían utilizar los pronósticos de la calidad del agua en una gran cantidad de aplicaciones», dijo Andrew Schroth de la UVM, el investigador principal del estudio. «Con la primera aplicación del Modelo Nacional del Agua para predecir la calidad del agua, hemos abierto una nueva ventana que realmente puede beneficiar al país en su conjunto en el futuro».
Para probar la herramienta en condiciones reales, los investigadores se centraron en el suministro de agua de la ciudad de Nueva York, un campo de pruebas ideal debido a la extensa red de sensores de la ciudad que monitorean el flujo de agua y los sedimentos, y la naturaleza episódica del problema que enfrenta el suministro de agua de la ciudad de Nueva York.
El suministro de agua de la ciudad de Nueva York
El equipo publicó sus hallazgos en el Journal of the American Water Resources Association y probó la nueva herramienta en la cuenca del arroyo Esopus, en las montañas Catskill, en el estado de Nueva York. Esta vía fluvial desemboca en el embalse Ashokan, que suministra aproximadamente el 40 % del agua potable diaria de la ciudad de Nueva York y forma parte de la red de suministro de agua sin filtrar más grande del país.
Una preocupación clave para la calidad del agua de los embalses es la turbidez, una medida de la claridad del agua afectada por los sedimentos y otros materiales en la columna de agua. Cuando se superan ciertos niveles, el DEP de la ciudad de Nueva York debe limitar el suministro de ese embalse, lo que afecta la gestión y las operaciones de toda la red aguas abajo. La capacidad de prever amenazas de alta turbidez es fundamental para agilizar las operaciones de suministro de agua.
«Cuando llega demasiado sedimento al embalse durante o después de grandes tormentas, la ciudad de Nueva York tiene que limitar el suministro y modificar sus operaciones», dice Schroth, profesor asociado de investigación en el Departamento de Geografía y Geociencias de la Universidad de Vermont.
Señala que el arroyo Esopus es propenso a una alta turbidez debido a las grandes cantidades de sedimentos de grano fino provenientes de las arcillas, limos y gravas glaciales del valle. Cuando se producen tormentas, las orillas del arroyo se erosionan, cortando el sedimento glacial y creando una nubosidad elevada que puede persistir durante meses, lo que complica los pronósticos y la gestión del embalse.
Aplicabilidad nacional
Usando la ciudad de Nueva York como caso de prueba, estamos trabajando para aplicar el Modelo Hídrico Nacional más allá del pronóstico hidrológico.
Según el Servicio Meteorológico Nacional, «el Modelo Hídrico Nacional es un marco de modelado hidrológico que simula el caudal observado y previsto en los Estados Unidos continentales». El Modelo Hídrico Nacional permite a cualquier persona acceder a los datos, lo que permite a los usuarios ver cómo se ven afectados los arroyos y riachuelos en caso de fuertes lluvias y si se pueden esperar inundaciones. Los investigadores del CIROH de todo el país están desarrollando aplicaciones innovadoras del modelo para mejorar el conocimiento de la disponibilidad y las amenazas del agua.
La investigación publicada recientemente, dirigida por el científico de la UVM, el Dr. Andrew Schroth, y el científico de la Universidad Estatal de Utah, el Dr. John Kemper, en colaboración con la ingeniera de la UVM, la Dra. Kristen Underwood, la geóloga del Departamento de Protección Ambiental (DEP) de la Ciudad de Nueva York, Dany Davis, y científicos del Servicio Geológico de Estados Unidos, se centra en el uso de la IA para combinar los amplios conjuntos de datos del Modelo Nacional del Agua con conjuntos de datos de sensores que recopilan datos de los arroyos en intervalos frecuentes. Al aprovechar la relación entre el flujo de agua y la concentración de sedimentos, el equipo pudo desarrollar un pronóstico sólido para las mediciones de la calidad del agua.
En todo Estados Unidos, esta herramienta puede tener aplicaciones generalizadas, permitiendo que los lugares que suelen enfrentar diversos problemas de calidad del agua puedan predecir mejor las amenazas. Si una planta de tratamiento de agua ha estado implementando el monitoreo de la calidad del agua, ahora tiene la posibilidad de comprender en tiempo real cómo afectará una tormenta inminente a la calidad del agua, lo que les brinda una mayor previsibilidad en los cierres de operaciones de la planta.
De la misma manera, si se pronostica una floración de algas junto con el inicio de una tormenta, las autoridades estarán al tanto de esta amenaza a la calidad del agua y cerrarán las playas por motivos de salud pública. Desde un punto de vista agrícola, los agricultores sabrían cuánta agua se prevé y qué agua estará húmeda, lo que les permitiría aplicar fertilizantes.
Kemper, oriundo de Maryland y que recientemente completó una beca posdoctoral en la Universidad de Vermont antes de mudarse a Utah, reconoce el impacto del trabajo. «Convertir una herramienta de predicción de caudales fluviales en una herramienta de predicción de la calidad del agua allana el camino para que haya cada vez más predicciones disponibles que satisfagan las necesidades de la comunidad», creando predicciones de la calidad del agua para las comunidades e informando estrategias similares para gestionar la turbidez en cuencas de todo el mundo.
El modelo sentará un precedente para el estudio de otros componentes de la calidad del agua, que se extenderá mucho más allá de la ciudad de Nueva York. El marco desarrollado por el equipo tiene aplicabilidad nacional, ya que se puede adaptar a todo el país, lo que permite a los operadores de plantas de agua y otros administradores aprender sobre los componentes de calidad del agua que les interesan, como el fósforo, el nitrógeno, el nitrato, la turbidez o el cloruro. Este nuevo modelo puede transformar la forma en que se puede anticipar y gestionar la calidad del agua en todo el país.
Más información: John T. Kemper et al. Aprovechamiento de datos de sensores de alta frecuencia y de los resultados del Modelo Nacional del Agua de EE. UU. para pronosticar la turbidez en una cuenca de suministro de agua potable, JAWRA Journal of the American Water Resources Association (2025). DOI: 10.1111/1752-1688.70011
