Investigadores de la Universidad de La Frontera desarrollaron una plataforma basada en machine learning y modelos físicos que permitirá a las autoridades prevenir desastres por aluviones y derrumbes, reduciendo el riesgo de pérdidas humanas y materiales.
Un equipo interdisciplinario de la Universidad de la Frontera (UFRO), integrado por especialistas en geofísica, geología, geotecnia, electrónica e informática, trabajó durante dos años para diseñar y validar un modelo que predice remociones en masa de tierra. Este sistema entrega alertas tempranas con 12, 24 o 48 horas de anticipación y ya ha demostrado su efectividad en pruebas en el sur de Chile.
Un problema creciente en Chile
Desde 2010, más de 110 personas han muerto en el país debido a aluviones o derrumbes, conocidos técnicamente como remociones en masa de tierra. Según los investigadores, estos eventos seguirán aumentando en frecuencia y severidad por efecto del cambio climático.
“En Villa Santa Lucía fallecieron 21 personas en 2017 producto de un aluvión. Si volviéramos en el tiempo, con este sistema se podría haber detectado que en ciertas zonas existía una probabilidad de ocurrencia de remociones de tierra y recomendado la evacuación de la gente, salvando esas vidas. Esto es lo que nos mueve y con lo cual queremos contribuir a nuestro país”, señaló Ivo Fustos-Toribio, investigador UFRO.
Tecnología y funcionamiento
El modelo combina tecnologías de machine learning con modelos de base física para predecir la probabilidad de remociones en masa entre las regiones de La Araucanía y Los Lagos.
Toda la información se despliega en una plataforma web interactiva, similar a Google Maps, que pondera factores como precipitaciones y pendientes geográficas. La herramienta está diseñada para organismos como Senapred, Sernageomin y la Dirección Meteorológica de Chile, quienes podrán visualizar escenarios y tomar medidas preventivas.
Cambio climático y riesgos habitacionales
El cambio climático y las transformaciones demográficas agravan la situación. El último Censo reveló un incremento de la migración interna hacia regiones como La Araucanía, con más personas residiendo en zonas de riesgo.
“Hace 20 años atrás no era un tema tan relevante, porque pasaba en lugares donde generalmente no había población cercana, pero actualmente, debido a diversos factores, como el cambio climático o la pandemia, observamos que muchas personas empiezan a ocupar lugares que antes eran más prístinos, por lo que las posibles consecuencias de remociones de masas serían mucho mayores”, explicó Fustos-Toribio.
En Pucón, la población se ha triplicado desde 2018. “La gente ya no está viviendo en el mismo poblado o centro urbano, sino que se están instalando en zonas peri-urbanas, las cuales son más propensas a sufrir estas remociones en masa, por lo cual un sistema como este es una necesidad urgente”, añadió.
Pruebas exitosas
Durante dos años, el equipo probó el sistema en Trancura (La Araucanía) y en la zona alta de la cuenca de Valdivia, seleccionadas junto a Senapred, Sernageomin y DMC. En estos lugares se instalaron estaciones meteorológicas que envían datos en tiempo real sobre temperatura, humedad y pluviometría, integrados a la plataforma.
“Se hizo una primera fase de entrenamiento en esas zonas durante 2023. Tras ello, avanzamos a una etapa preoperacional, donde hemos ido probando el sistema. De hecho, a finales de abril se pudo detectar un evento ocurrido en Pucón, lo que reflejó la efectividad de la plataforma”, puntualizó Fustos.
Próximos pasos
Actualmente, las instituciones asociadas ya realizan pruebas preliminares de acceso a la plataforma, que está en su etapa final de diseño. El proyecto concluirá en diciembre con financiamiento de la Agencia Nacional de Investigación y Desarrollo (ANID) a través de FONDEF.
El objetivo es expandir la cobertura a nivel nacional y buscar financiamiento regional o nacional para mantener y escalar el sistema. Asimismo, el equipo colabora con el Observatorio Nacional de Peligros Geológicos y Mineros de Sernageomin, parte de un fondo ITP de Corfo, para fortalecer la resiliencia ante desastres naturales en Chile.