[Yakarta, 15 de julio de 2024] – Indonesia, uno de los países más propensos a desastres del mundo, se ha visto afectada frecuentemente por devastadoras inundaciones repentinas en los últimos años. Para mejorar la capacidad de alerta temprana, la Agencia Nacional de Gestión de Desastres (BNPB) y la Agencia de Meteorología, Climatología y Geofísica (BMKG) han desplegado un sistema de monitoreo por radar de última generación en zonas de alto riesgo de inundación, lo que ha mejorado significativamente la precisión y la puntualidad de las alertas de inundaciones repentinas.
Las frecuentes inundaciones repentinas impulsan avances tecnológicos
La compleja orografía de Indonesia la hace vulnerable a inundaciones repentinas durante las fuertes lluvias monzónicas, donde los sistemas tradicionales de monitoreo del nivel del agua suelen responder con demasiada lentitud. Tras una inundación repentina en Java Occidental en 2023 que se cobró más de 70 vidas, el gobierno aceleró su "Iniciativa de Prevención Inteligente de Desastres" (IPD), implementando una red de radares meteorológicos de banda X en cuencas hidrográficas de alto riesgo como Bandung y Bogor. Este sistema proporciona un seguimiento en tiempo real de la intensidad de las precipitaciones, el movimiento de las nubes y la escorrentía superficial en un radio de 10 kilómetros, con actualizaciones de datos cada 2,5 minutos.
Radar + IA: Un sistema de alerta temprana multicapa
El nuevo sistema integra tres innovaciones clave:
- Tecnología de radar de polarización dual: distingue el tamaño y el tipo de gotas de lluvia para obtener predicciones de lluvia a corto plazo más precisas.
- Modelado hidrológico del terreno: incorpora la pendiente de la cuenca hidrográfica, la saturación del suelo y otros factores para calcular la probabilidad de inundación.
- Algoritmos de aprendizaje automático: entrenados con datos históricos de desastres, el sistema emite advertencias escalonadas (azul/amarillo/naranja/rojo) con 3 a 6 horas de anticipación.
“Antes, dependíamos de los datos de las estaciones pluviométricas, que nos avisaban con menos de una hora de antelación. Ahora, el radar puede rastrear las nubes de lluvia que se desplazan sobre zonas montañosas, lo que permite ganar tiempo crucial para la evacuación”, declaró Dewi Satriani, ingeniero de BMKG. Durante la prueba del monzón de 2024, el sistema predijo con éxito cuatro inundaciones repentinas en Nusa Tenggara Oriental, reduciendo las falsas alarmas en un 40 % en comparación con los métodos tradicionales.
La participación comunitaria mejora la eficiencia de la respuesta
Las alertas de advertencia se difunden a través de múltiples canales:
- Las plataformas de emergencia gubernamentales (InaRISK) activan alertas automáticas por SMS.
- Las torres de transmisión de las aldeas transmiten advertencias de voz.
- Se instalan alarmas luminosas y sonoras a lo largo de los ríos propensos a inundaciones.
Un programa piloto en Padang, Sumatra Occidental, mostró que el tiempo promedio de evacuación en zonas de alto riesgo se redujo a solo 25 minutos después de una alerta.
Desafíos y desarrollos futuros
A pesar de su éxito, persisten desafíos, como la limitada cobertura de radar en zonas montañosas remotas y los altos costos de mantenimiento. BNPB planea ampliar el número de estaciones de radar de 12 a 20 para 2025 y colabora con la Agencia de Cooperación Internacional de Japón (JICA) para desarrollar miniradares de bajo costo. Los objetivos a largo plazo incluyen la integración de datos de radar con la teledetección satelital y el patrullaje con drones para crear una red integral de monitoreo aéreo, terrestre y espacial.
Perspectiva de expertos:
“Este es un modelo para los sistemas de alerta temprana de desastres en países en desarrollo”, afirmó Arif Nugroho, director del Centro de Investigación para la Prevención de Desastres de la Universidad de Yakarta. “El siguiente paso es fortalecer la capacidad de análisis de datos de los gobiernos locales para garantizar que las alertas se traduzcan en acciones efectivas”.
Palabras clave: Indonesia, alerta de inundaciones repentinas, monitoreo de radar, prevención de desastres, inteligencia artificial
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Hora de publicación: 01-ago-2025