Ejemplo del sistema de guía para inundaciones repentinas

Los sistemas de guía para inundaciones repentinas se hallan en uso en muchas partes del mundo, siendo algunos de los ejemplos más notables los de Estados Unidos, América Central y el valle del Río Mekong (Camboya, República Democrática Popular Lao, Tailandia y Vietnam). En muchas otras regiones, como Botsuana, la República de Sudáfrica, Haití y la República Dominicana, se están sometiendo a prueba sistemas similares que eventualmente cualquier SMHN podrá utilizar.

La OMM se ha propuesto el objetivo de formar un sistema de predicción global de crecidas, para lo cual colabora con el HRC (Hydrologic Research Center), una corporación sin fines de lucro con sede principal en California, EE. UU. Los sistemas del HRC aprovechan las estimaciones de precipitación generadas en tiempo real a partir de los datos satelitales de alta resolución (principalmente productos de NASA, EUMETSAT y JAXA) que ahora se pueden obtener con facilidad en todo el mundo. A continuación se muestra un ejemplo del sistema de guía para inundaciones repentinas empleado en América Central, el cual evalúa la amenaza de crecidas repentina en cuencas de 100 a 300 km2 para intervalos de una a seis horas.

Ejemplo de guía y amenaza de inundaciones repentinas sobre malla para 3 h del sistema FFG para América Central. Se muestran subcuencas pequeñas de 100 a 300 km2.

Para compensar los sesgos de las estimaciones de precipitación derivadas de los datos satelitales, el sistema debe asimilar datos de pluviómetros obtenidos in situ. Dado que la distribución de tales redes pluviométricas varía en distintas partes del mundo, el sistema integra la incertidumbre de los datos en los cálculos de confiabilidad. También podemos utilizar bases de datos digitales de altimetría mundial y sistemas de información geográfica para demarcar la topología de los cursos fluviales de las cuencas pequeñas en cualquier parte del mundo. Finalmente, contamos con bases de datos mundiales de distribución de suelos y vegetación que pueden apoyar el desarrollo de modelos de de humedad del suelo basados en datos físicos.