Sistema de alerta temprana de inundaciones para el río Arauca basado en técnicas de inteligencia artificial
Resumen
En este artículo se establece el diseño de un sistema de alertas tempranas de inundación en el río Arauca, municipio de Arauca, Colombia. La información del estudio se extrae del IDEAM y es procesada obteniendo un modelo a través de las variables intervinientes, como: precipitación, nivel y caudal. Este modelo de información suministra la data al modelo matemático para el cauce del río, que se obtiene a partir de tres clases de tendencias: lineal, potencia y relaciones potenciales. El modelo del cauce se compara con un observador basado en técnicas inteligentes, redes neuronales y ANFIS en este caso, que al hacer la diferencia de sus salidas genera un residuo encargado de suministrar la información que proporciona el estado actual de nivel del río bajo estudio. Esta información permite generar las alertas que son atendidas por las entidades del gobierno dedicadas a la gestión del riesgo.
Palabras clave
inundación;, nivel de agua;, modelo matemático;, alerta temprana
Biografía del autor/a
Sorangela Cárdenas-Rodríguez
Ingeniera Electrónica, Magíster en Controles Industriales
Carlos Arturo Vides-Herrera
Ingeniero Electrónico, Magíster en Controles Industriales
Aldo Pardo-García
Ingeniero Electricista, Doctor en Ciencias
Referencias
- Abasov, N. V., Nikitin, V. M., Berezhnykh, T. V., & Osipchuk, E. N. (2022). Monitoring and Predictive Estimations of Atmospheric Parameters in the Catchment Area of Lake Baikal. Atmosphere, 13 (1). https://doi.org/10.3390/atmos13010049 DOI: https://doi.org/10.3390/atmos13010049
- Adnan, R., Ruslan, F. A., & Zain, Z. M. (2012). Flood water level modelling and prediction using artificial neural network: Case study of Sungai Batu Pahat in Johor. In 2012 IEEE Control and System Graduate Research Colloquium, 22-25. DOI: https://doi.org/10.1109/ICSGRC.2012.6287127
- Béjar-Chacón, W. E., Valeriano-Valdez, K., Ilachoque-Umasi, J. C., & Sulla-Torres, J. (2016). Predicción de caudales medios diarios en la cuenca del Amazonas aplicando redes neuronales artificiales y el modelo neurodifuso ANFIS. Research in Computing Science, 113 (1), 23–35. https://doi.org/10.13053/rcs-113-1-2 DOI: https://doi.org/10.13053/rcs-113-1-2
- Cai, B., & Yu, Y. (2022). Flood forecasting in urban reservoir using hybrid recurrent neural network. Urban Climate, 42, 101086. DOI: https://doi.org/10.1016/j.uclim.2022.101086
- Caina-Clavijo, L. K., & Castro-Rodríguez, F. R. (2018). Generación de Parámetros y Protocolos para un Sistema de Alerta Temprana en la Cuenca Alta de Río Cauca. (Trabajo de grado). Universidad Católica de Colombia. https://hdl.handle.net/10983/16779
- Cardozo-Rueda, K. S. (2022). Aplicación de redes neuronales artificiales para el pronóstico de precios de café. Revista Colombiana de Tecnologías de Avanzada, 1(39), 113–117.
- CEPAL & BID. (2007). Información para la gestión de riesgo de desastres. Estudio de caso de cinco países: México.
- EM-DAT. (1 de abril de 2022). The international disaster database. https://public.emdat.be/
- Eslava-Zapata, R. (2021). Pasivos ambientales y métodos de valoración económica. Infometric@ - Serie Sociales Y Humanas, 4 (2).
- García, F., Rojas, J., Vásquez, A., Parra, D., & Castro, E. (2016). Estimating missing data in historic series of global radiation through neural network algorithms. Sistemas y Telemática, 14 (37), 9–22. https://doi.org/10.18046/syt.v14i37.2239 DOI: https://doi.org/10.18046/syt.v14i37.2239
- Gómez-Rojas, D. F., & López-Ramírez, D. P. (2019). Determinación de la cota de inundación del río Arauca en la vereda barrancones, municipio de Arauca mediante un modelo hidrodinámico. (Trabajo de Grado). Universidad Católica de Colombia. https://hdl.handle.net/10983/23392
- Gómez-Vargas, E., Álvarez-Pomar, L., & Obregón-Neira, N. (2012). Predicción de caudales de ríos aplicando el modelo neurodifuso ANFIS y redes neuronales. Sistemas, Cibernética e Informática, 9 (1), 28–35.
- Maza-Mogrobejo, A. X. (2019). Integración de un sistema de alerta temprana mediante modelación hidrodinámica y predicción de flujos con redes neuronales. Caso de estudio: río Tomebamba (Tesis de maestría). Cuenca, Ecuador: Universidad de Cuenca. http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/33595
- Nunez, M. E. (2005). Propuesta y Análisis de Modelos Matemáticos para la Estimación de Caudales Recesivos en la Cuenca del Río Loizntué, Estación Estero Upeo en Upeo, VII Región del Maule, Chile (Trabajo de pregrado). Chile: Universidad de Talca.
- Niño-Rondón, C. V., Castro-Casadiego, S. A., & Medina-Delgado, B. (2020). Caracterización para la ubicación en la captura de video aplicado a técnicas de visión artificial en la detección de personas. Revista Colombiana de Tecnologías de Avanzada, 2(36), 83-88. https://doi.org/10.24054/16927257.v36.n36.2020.24 DOI: https://doi.org/10.24054/16927257.v36.n36.2020.24
- Pacheco-Sánchez, C. A., Quintero-Bayona, B. T., Guerrero-Prado, L. T., & Moreno-Mendoza, E. F. (2020). Innovación y tecnología en el tercer sector: paradigmas y desafíos. Revista Colombiana de Tecnologías de Avanzada, 1(33), 62-68. https://doi.org/10.24054/16927257.v33.n33.2019.86 DOI: https://doi.org/10.24054/16927257.v33.n33.2019.3323
- Peña-García, K. L., & García-Mendivelso, O. A. (2017). Diseño de un sistema de alertas tempranas para medición de caudales instantáneos en la cuenca alta y media del río Ila en el municipio de la Vega – Cundinamarca. (Trabajo de grado). Bogotá, Colombia: Universidad Libre. https://hdl.handle.net/10901/11172
- Rosado-Gómez, A. A., & Jaimes-Fernández, J. C. (2020). Revisión de la incorporación de la arquitectura orientada a servicios en las organizaciones. Revista Colombiana de Tecnologías de Avanzada, 1 (31), 77-88. https://doi.org/10.24054/16927257.v31.n31.2018.134 DOI: https://doi.org/10.24054/16927257.v31.n31.2018.2769
- Teixeira, R., & Balda, G. (2021). Feasibility study on operational use of neural networks in a flash flood early warning system. Revista Brasileña de Recursos Hídricos, 26. https://doi.org/10.1590/2318-0331.262120200152 DOI: https://doi.org/10.1590/2318-0331.262120200152
- Vannote, R. L., Wayne-Minshall, G., Cummins, K. W., Sedell, J. R., & Cushing, C. E. (1980). The river continuum concept. Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences, 37, 130–137. DOI: https://doi.org/10.1139/f80-017
- Vargas, N. O., & Giraldo, M. V. (2018). Protocolo de Modelación Hidrológica e Hidráulica. Colombia: Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales.
- Vargas, C., Montes, W., Castrejón, E., & Hinojosa, M. (2021). Machine Learning como Herramienta para Determinar la Variación de los Recursos Hídricos. Scientific Research Journal CIDI, 1 (1), 56–69. https://doi.org/10.53942/srjcidi.v1i1.46 DOI: https://doi.org/10.53942/srjcidi.v1i1.46
- Vargas-Zapata, M., Medina-Sierra, M., Galeano-Vasco, L. F., & Cerón-Muñoz, M. F. (2022). Algoritmos de aprendizaje de máquina para la predicción de propiedades fisicoquímicas del suelo mediante información espectral: una revisión sistemática. Revista de Investigación, Desarrollo e Innovación, 12 (1), 107-120. https://doi.org/10.19053/20278306.v12.n1.2022.14212 DOI: https://doi.org/10.19053/20278306.v12.n1.2022.14212