Uniwersytet w Walencji prezentuje cyfrowy bliźniak prognozujący powodzie w wąwozie Poyo z 48-godzinnym wyprzedzeniem

Wspólna platforma prognozowania

Universitat Politècnica de València (UPV) zaprezentował 2 listopada 2026 roku PGTEC, platformę przewidującą wylewanie rzek i rozprzestrzenianie się powodzi na podstawie danych o opadach w czasie rzeczywistym oraz sztucznej inteligencji. PGTEC to skrót od Plataforma para la Gestión de Prevención Temprana de Emergencias Climáticas. System został opracowany przez Instituto Universitario Valenciano de Investigación en Inteligencia Artificial (VRAIN), instytut IIAMA przy UPV oraz sieć badawczą ValgrAI. Naukowcy opisali system jako zestaw powiązanych cyfrowych bliźniaków hydrologicznych, hydraulicznych i meteorologicznych, które można wdrożyć w dowolnym regionie świata. Modele w ciągu zaledwie kilku godzin określają skutki powodziowe dla danych opadów, dając administracji i służbom ratunkowym czas na reakcję. Prezentacja odbyła się podczas wydarzenia AIIA Innovation Day organizowanego przez ValgrAI.

Dwa współpracujące modele

System łączy dwa uzupełniające się narzędzia. Model hydrologiczny TETIS wykorzystuje zarejestrowane opady i prognozy z kilku modeli pogodowych, aby oszacować przepływ wody w korycie rzeki i przewidzieć moment wystąpienia wylewów. Narzędzie oznacza najbardziej zagrożone odcinki, szereguje wąwozy według poziomu zagrożenia i wskazuje te objęte alertem. Drugie narzędzie, HIDRIS, odtwarza sposób rozprzestrzeniania się wody w terenie w przypadku wylania koryta, uwzględniając głębokość, prędkość oraz budynki lub infrastrukturę krytyczną, które mogą zostać dotknięte skutkami powodzi. Służby ratunkowe mogą odczytywać oba wyniki w jednym środowisku wizualnym. Każda symulacja trwa około jednej do dwóch minut i obejmuje przewidywaną ewolucję sytuacji w ciągu kolejnych 48 godzin.

Testy na wąwozie Poyo

Zespół zastosował system do wąwozu Barranco del Poyo, wykorzystując dane o opadach zarejestrowane podczas zjawiska dana z 29 października 2024 roku. W demonstracji jedna symulacja pokazała wzrost przepływu rzeki w czasie, a druga sposób rozprzestrzeniania się wody na zalewanym obszarze. Vicent Botti, dyrektor VRAIN przy UPV i dyrektor generalny ValgrAI, wyjaśnił, że to samo podejście można zastosować w przypadku pożarów lasów. Obrazy satelitarne służą do wykrywania materiałów łatwopalnych na zboczach, co pozwala ocenić zagrożenie pożarowe przy wysokich temperaturach. Użytkownicy mogą przesuwać burzę, zwiększać jej intensywność lub odtwarzać historyczne epizody, aby sprawdzić, jak zmieniłyby się konsekwencje.

Zasięg i zarządzanie danymi

Projekt obejmuje już cyfrowy bliźniak dorzeczy L'Horta Sud oraz wąwozu Carraixet. Podczas prezentacji pokazano również skutki, jakie październikowa dana z 2024 roku wywarłaby na wąwóz Carraixet. Naukowcy podkreślili, że podejście to można zastosować w dowolnym regionie świata, aby przewidywać powodzie, pożary i susze. Sergio Martí, badacz VRAIN przy UPV, zaznaczył, że przestrzeń danych wykorzystuje wspólną semantykę, dzięki czemu dane o opadach są interpretowane w ten sam sposób niezależnie od źródła. Dodał, że każda organizacja zachowuje kontrolę nad swoimi danymi, decydując o dostępie i warunkach użytkowania ustalonych przed wymianą. Platforma integruje dane hydrometeorologiczne z kilku oficjalnych organów w jedną interoperacyjną przestrzeń, zapewniając służbom ratunkowym wspólny obraz sytuacji.