Por Carlos Uzcategui
La aplicación de análisis de datos avanzados puede revolucionar la forma en
que entendemos y gestionamos los recursos hídricos, garantizando la
sostenibilidad y la resiliencia frente al cambio climático y las crecientes
presiones demográficas.
El agua es un recurso finito y crítico, esencial para la vida humana, la
agricultura, la industria y el medio ambiente. La gestión eficaz de los
recursos hídricos es crucial para equilibrar la oferta y la demanda, mitigar
los riesgos y garantizar la sostenibilidad. El análisis predictivo, que
aprovecha el big data y el aprendizaje automático, ofrece soluciones
prometedoras para mejorar la toma de decisiones en la planificación de los
recursos hídricos.
La necesidad de análisis predictivos en la gestión del
agua
Los métodos tradicionales de gestión del agua a menudo se basan en datos
históricos y modelos deterministas, que pueden no tener en cuenta adecuadamente
la variabilidad y la incertidumbre. El análisis predictivo, por otro lado,
utiliza algoritmos estadísticos y técnicas de aprendizaje automático para
pronosticar tendencias y patrones futuros. Este enfoque proactivo permite
estrategias de gestión más adaptables y receptivas.
1.
Desafíos
en la Gestión del Agua:
· Cambio
Climático: Altera los patrones de
precipitaciones, provocando inundaciones y sequías.
·
Crecimiento
demográfico: aumenta la demanda de
agua para uso doméstico, agrícola e industrial.
·
Infraestructura
envejecida: Requiere programas
eficientes de mantenimiento y reemplazo.
· Fragmentación
de datos: dificulta el análisis
exhaustivo debido a fuentes de datos dispares.
2.
Oportunidades
con análisis predictivo:
·
Pronóstico
mejorado: precisión mejorada en
la predicción de la disponibilidad y la demanda de agua.
· Mitigación
de riesgos: mejor preparación para
eventos climáticos extremos.
·
Optimización
de Recursos: Asignación y uso
eficiente de los recursos hídricos.
· Elaboración
de políticas: decisiones basadas en
datos para marcos regulatorios.
Componentes del análisis predictivo en la gestión del
agua
La implementación de análisis predictivo implica varios componentes clave:
1.
Recopilación
e integración de datos:
·
Fuentes: Imágenes satelitales, sensores de IoT, datos históricos
de uso, pronósticos meteorológicos.
· Integración: combinación de datos de varias fuentes en una
plataforma unificada.
2.
Procesamiento
y almacenamiento de datos:
· Preprocesamiento: limpieza y transformación de datos sin procesar para su
análisis.
·
Soluciones
de almacenamiento: uso de la
computación en la nube para almacenamiento escalable.
3.
Modelo
de desarrollo:
· Algoritmos
de Machine Learning: Análisis de
series temporales, modelos de regresión, redes neuronales.
· Entrenamiento
de modelos: uso de datos
históricos para entrenar modelos predictivos.
·
Validación
y pruebas: garantizar la
precisión y confiabilidad del modelo.
4.
Implementación
y Monitoreo:
·
Análisis
en tiempo real: Monitoreo y
actualización continua de modelos.
·
Sistemas
de soporte a la toma de decisiones: integración de análisis predictivos en plataformas fáciles de usar para
las partes interesadas.
Estudios de casos y aplicaciones
Varios municipios y organizaciones han implementado con éxito análisis
predictivos para la gestión del agua:
· Redes
de agua inteligentes:
Ciudades como Singapur y Barcelona han desarrollado redes de agua inteligentes
utilizando análisis predictivos para monitorear la calidad del agua y detectar
fugas en tiempo real.
· Gestión
del agua agrícola: los modelos
predictivos ayudan a los agricultores a optimizar los programas de riego en
función de las previsiones meteorológicas y los niveles de humedad del suelo,
mejorando el rendimiento de los cultivos y conservando el agua.
· Gestión
de sequías: el Departamento de
Recursos Hídricos de California utiliza análisis predictivos para pronosticar
las condiciones de sequía y gestionar las asignaciones de agua en consecuencia.
Desafíos y consideraciones
Si bien el análisis predictivo ofrece importantes beneficios, es necesario
abordar varios desafíos:
· Calidad
y accesibilidad de los datos:
garantizar datos accesibles y de alta calidad es fundamental para realizar
predicciones precisas.
· Experiencia
técnica: el desarrollo y
mantenimiento de modelos sofisticados requiere profesionales capacitados.
· Privacidad
y seguridad: proteger los datos
confidenciales contra filtraciones y accesos no autorizados.
· Colaboración
interdisciplinaria: la gestión eficaz
del agua requiere la colaboración entre diversos sectores y disciplinas.
En resumen, el análisis predictivo representa un enfoque transformador para
la gestión del suministro y la demanda de agua. Aprovechando el poder de los
datos y el análisis avanzado, podemos desarrollar prácticas de gestión del agua
más resilientes y sostenibles. La inversión continua en tecnología,
infraestructura de datos y colaboración interdisciplinaria será esencial para
aprovechar todo el potencial del análisis predictivo en este sector vital.
Hay a nivel mundial proveedores de software y aplicaciones que ofrecen
herramientas sólidas para implementar análisis predictivos en la gestión del
suministro y la demanda de agua. Al aprovechar estas soluciones, las empresas
de servicios de agua pueden mejorar su eficiencia operativa, optimizar la
asignación de recursos y mejorar la sostenibilidad y la resiliencia generales.
La selección de la plataforma adecuada depende de necesidades específicas, como
capacidades de integración de datos, escalabilidad, interfaz de usuario y
servicios de soporte. Dentro de estos se pueden citar:
1.
Agua
IBM Watson:
IBM Watson Water proporciona soluciones basadas en inteligencia artificial
para la gestión del agua, aprovechando el análisis predictivo para optimizar el
uso del agua, detectar fugas y gestionar la calidad del agua.
·
Características
del software: Monitoreo en tiempo
real, mantenimiento predictivo, detección de anomalías, integración de datos de
diversas fuentes.
2.
Inteligencia
de operaciones Siemens XHQ:
La plataforma Siemens XHQ Operations Intelligence ayuda a las empresas de
servicios públicos a recopilar, analizar y visualizar datos para una mejor toma
de decisiones en la gestión del agua.
·
Características
del software: visualización de datos
en tiempo real, monitoreo del desempeño, mantenimiento predictivo, integración
con sistemas de infraestructura hídrica existentes.
3.
GE
Digital - Predice:
La plataforma Predix de GE Digital ofrece soluciones de IoT industrial,
incluido el análisis predictivo para empresas de agua para mejorar la
eficiencia operativa y la gestión de recursos.
·
Características
del software: gestión del rendimiento
de activos, mantenimiento predictivo, análisis en tiempo real, escalabilidad
para grandes conjuntos de datos.
4.
Acuario
- Informática Acuática:
Aquarius ofrece soluciones de software para la gestión de datos del agua,
proporcionando herramientas para el monitoreo, análisis y generación de
informes de la calidad y cantidad del agua.
·
Características
del software: análisis de datos de
series temporales, modelado hidrológico, análisis de la calidad del agua,
almacenamiento de datos basado en la nube.
5.
Sistema
OSISoft PI:
OSISoft PI System es una infraestructura de datos que recopila, almacena y
analiza datos en tiempo real de diversas fuentes, incluidas las empresas de
agua.
·
Características
del software: procesamiento de datos
en tiempo real, análisis predictivo, análisis de datos históricos, integración
con varios sensores y dispositivos.
6.
Innovyze
- InfoAgua Pro:
Innovyze ofrece software avanzado para el modelado y la gestión de la
distribución de agua, utilizando análisis predictivos para optimizar el
rendimiento de la red de agua.
·
Características
del software: modelado hidráulico,
análisis de escenarios, previsión de demanda, análisis operativos en tiempo
real.
7.
Bentley
Systems - WaterGEMS y SewerGEMS:
Bentley Systems ofrece soluciones integrales de modelado de agua y aguas
residuales que incorporan análisis predictivos para una gestión eficiente del
sistema.
·
Características
del software: Modelado hidráulico e
hidrológico, gestión de escenarios, previsión de demanda, optimización del
sistema.
8.
Schneider
Electric - EcoStruxure:
La plataforma EcoStruxure de Schneider Electric ofrece soluciones
habilitadas para IoT para empresas de servicios de agua, incluido el análisis
predictivo para la eficiencia operativa y la sostenibilidad.
·
Características
del software: Monitoreo en tiempo
real, mantenimiento predictivo, gestión de energía, integración con
infraestructura existente.
9.
Esri -
Servicios de agua de ArcGIS:
La plataforma ArcGIS de Esri proporciona análisis geoespaciales y
soluciones cartográficas para empresas de agua, lo que permite análisis
predictivos para la gestión de recursos.
·
Características
del software: análisis espacial,
previsión de la demanda, gestión de activos, integración de datos en tiempo
real.
10.
Kisters
- Soluciones de gestión del agua:
Kisters ofrece soluciones de software para la gestión del agua, incluidas
herramientas para la recopilación, el análisis y el modelado predictivo de
datos.
·
Características
del software: gestión de datos de
series temporales, modelado hidrológico, análisis en tiempo real, sistemas de
soporte a decisiones.
Referencias.
- Artículos
de periódicos:
- Khan,
M. T. A., J. Y. Park, and S. S. Kim. "Predictive Modeling and
Analytics for Water Management." Water Resources
Management 34, no. 4 (2020): 1143-1156.
- Li,
M., Q. Li, S. Wang, and B. Huang. "Application of Machine Learning
in Water Demand Forecasting: A Review." Water 11, no.
5 (2019): 1091.
- Choi,
Y., R. K. Price, and T. E. Harpham. "A Data-driven Approach for
Urban Water Demand Forecasting Using Multiple Linear Regression, Machine
Learning, and Deep Learning Models." Science of the Total
Environment 698 (2020): 134178.
- Documentos
de organismos internacionales:
- World
Bank Group. Water Resource Management in a Changing
Climate. Washington, D.C.: World Bank, 2022.
- International
Water Association. Smart Water Networks: Leveraging
Predictive Analytics. London: IWA, 2021.
- United
Nations. World Water Development Report 2023: Water for Sustainable
Development. Paris: UNESCO, 2023.
- Resúmenes
de conferencias:
- Mendoza,
G. A., and M. A. Sharifi. "A GIS-based Multi-criteria Approaches to
Land Use Suitability Assessment and Allocation." Proceedings of the International Conference on Water
Resources Management and Sustainable Development (WRMSD 2020),
Kuala Lumpur, Malaysia, 2020.
- Huang,
J., M. Ke, and Y. Wang. "Predictive Analytics for Water Resource
Management Using IoT and Machine Learning." Proceedings of the International Conference on Environmental
Science and Technology (ICEST 2019), Amsterdam, Netherlands,
2019.
- Recursos
en la web:
- U.S.
Environmental Protection Agency (EPA). "Predictive Analytics and
Modeling for Water Utilities." Accessed May 2024. https://www.epa.gov/water-research/predictive-analytics-and-modeling-water-utilities.
- American
Water Works Association (AWWA). "The Role of Predictive Analytics in
Water Management." Accessed May 2024.
https://www.awwa.org/Resources/Water-Knowledge/Water-Management/Predictive-Analytics.
