La DANA que golpeó la Comunidad Valenciana en octubre de 2024 puso de manifiesto las dificultades de las administraciones para anticipar los efectos de un episodio meteorológico extremo y coordinar la respuesta de emergencia. Dos años después, la tecnología geoespacial y la inteligencia artificial abren nuevas posibilidades para integrar previsiones meteorológicas, información catastral, mapas de zonas inundables y datos de población en un mismo entorno digital. Estas herramientas permiten simular escenarios de riesgo, identificar edificios y colectivos vulnerables antes de que se produzca una inundación y mejorar la coordinación entre los organismos implicados. La Región de Murcia, cuyo gemelo digital analiza más de 1,3 millones de edificaciones, es uno de los ejemplos de esta evolución hacia una gestión más predictiva de las emergencias.
La creciente preocupación ante los fenómenos meteorológicos extremos nos impulsa desde PRNoticias a dar a conocer estas herramientas, para que instituciones y empresas puedan estar mejor preparados. Así, llegamos hasta Diego Hidalgo, Industry Manager | Sector Público de Esri España, quien analiza cómo ha evolucionado la capacidad de las administraciones para prevenir inundaciones desde la DANA de Valencia y qué obstáculos persisten para trasladar estas soluciones a todo el territorio.
La conversación aborda el papel de los mapas compartidos en la coordinación de los servicios de emergencia, el uso de inteligencia artificial para acelerar la evaluación de daños, las garantías necesarias para proteger los datos personales y las inversiones y cambios normativos que requiere el sector público para convertir la innovación tecnológica en una herramienta efectiva de prevención y protección ciudadana.
¿Cómo ha cambiado la capacidad de las administraciones para anticipar inundaciones desde la DANA de Valencia?
La DANA de 2024 dejó una lección clara: los datos existían, pero estaban dispersos. Previsiones meteorológicas, mapas de zonas inundables, cauces o información catastral estaban en manos de organismos distintos, y no siempre en el formato ni en el momento en que se necesitaban. En estos dos años hemos visto cómo crece el interés de las administraciones por reunir toda esa información en un único entorno digital. Un ejemplo es la Región de Murcia. Su gemelo digital, que nació centrado en la cuenca del Mar Menor, se ha extendido en 2026 a todo el territorio regional: más de 11.000 km² y más de 1,3 millones de edificaciones analizadas. El cambio de fondo es de mentalidad: pasar de reaccionar a anticipar. La tecnología ya permite simular qué ocurriría ante distintos escenarios de lluvia antes de que se produzcan. El reto ahora es que esa capacidad llegue también a los ayuntamientos pequeños, que son los primeros en responder.
¿Cómo puede la tecnología geoespacial ayudar a identificar las zonas y los edificios en riesgo antes de que se produzca una inundación?
La clave está en cruzar capas de información sobre un mismo mapa. Por un lado, la peligrosidad: las zonas inundables oficiales para periodos de retorno de 10, 100 y 500 años, el relieve del terreno obtenido con LiDAR y la red de cauces. Por otro, la exposición: cada edificio con su uso, su altura y las personas que viven en él. Al superponerlas, podemos saber edificio a edificio qué construcciones quedarían afectadas en cada escenario y con qué profundidad de agua. Si añadimos datos meteorológicos en tiempo real, como las estaciones de AEMET o las redes agroclimáticas regionales, ese análisis deja de ser estático. Se convierte en un sistema de alerta que se actualiza a medida que evoluciona la tormenta. Y lo más importante desde el punto de vista social: permite poner nombre a la vulnerabilidad. Por ejemplo, saber en qué barrios se concentran más personas mayores en zona inundable, o dónde hay colegios, residencias o centros de salud expuestos. Así, los recursos de prevención llegan primero a quien más los necesita.
¿Qué deben hacer las administraciones para integrar estos datos en sus planes de prevención y emergencia?
El primer paso es dejar de tratar el plan de emergencia como un documento estático que se revisa cada pocos años. Debe ser una herramienta viva, conectada a datos que se actualizan. Un plan que dice «evacuar la zona inundable» es mucho menos útil que un mapa que muestra qué calles, qué edificios y cuántas personas están en riesgo en este momento. Para lograrlo, son fundamentales tres cosas. Primero, inventariar los datos que ya tienen y los que publican otros organismos, como el Catastro, la confederación hidrográfica, AEMET o el INE, y conectarlos mediante estándares abiertos en lugar de copiarlos. Segundo, definir de antemano qué indicadores activan cada nivel de respuesta, para que la decisión no dependa de la improvisación. Y tercero, entrenar a los equipos con simulacros sobre esos mismos mapas, porque una herramienta que no se usa en tiempos de calma no se usará en plena crisis. No hace falta empezar de cero ni con grandes inversiones. Muchas administraciones ya disponen de sistemas de información geográfica para urbanismo o catastro. Se trata de ponerlos también al servicio de la gestión del riesgo.
¿Cómo puede un mapa compartido mejorar la coordinación entre ayuntamientos, comunidades autónomas y servicios de emergencia?
En una emergencia, el mayor enemigo es que cada organismo trabaje con una foto distinta de la realidad. Unos ven las carreteras cortadas, otros los rescates pendientes y otros el nivel de los embalses, pero nadie tiene la imagen completa. Un mapa compartido resuelve eso: todos ven la misma información, actualizada al minuto, y cada uno aporta la suya. Tenemos un ejemplo muy cercano. En la DANA de 2019 en la Región de Murcia, Protección Civil trabajó sobre un visor en tiempo real. En él se veían las zonas anegadas, las localidades aisladas, las personas pendientes de rescate y el estado de las presas. Desde ese entorno común se coordinó a más de 8.000 profesionales de distintos cuerpos y administraciones. Además, un mapa compartido no solo sirve a los equipos. Una versión pública permite informar a la ciudadanía con claridad sobre qué zonas evitar, dónde están los puntos de encuentro y qué carreteras siguen abiertas. Eso reduce la incertidumbre y la desinformación, que en una crisis también ponen vidas en riesgo.
¿Cómo puede la inteligencia artificial acelerar la evaluación de daños y la respuesta de los servicios de emergencia?
Tras una inundación, saber qué ha pasado y dónde es urgente, y hacerlo a pie de calle lleva días. La inteligencia artificial geoespacial permite analizar imágenes de satélite, avión o dron de forma automática y comparar el antes y el después para detectar edificios dañados, vías bloqueadas o zonas anegadas en mucho menos tiempo. Tras la DANA de 2024 en Valencia, por ejemplo, se aplicaron modelos de IA sobre imágenes de dron de muy alta resolución para detectar automáticamente obstáculos en la vía pública. Hoy existen más de cien modelos de aprendizaje profundo ya entrenados que pueden aplicarse de inmediato sobre nuevas imágenes, sin necesidad de desarrollarlos desde cero. La IA también está cambiando la forma de consultar los datos. Un técnico de emergencias puede preguntar en lenguaje natural, por ejemplo «¿qué sección censal concentra más personas mayores de 65 años expuestas a una inundación?», y obtener la respuesta sobre el mapa en segundos. Eso acerca el análisis a quien toma las decisiones, sin intermediarios técnicos.
¿Cómo se puede garantizar la privacidad de los ciudadanos al cruzar datos geoespaciales, catastrales y de población?
La privacidad tiene que estar en el diseño desde el primer día, no añadirse después. Para gestionar el riesgo de inundación, en la mayoría de los casos no hace falta saber quién vive en cada vivienda. Basta con saber cuántas personas hay en una zona y qué perfil tienen. Por eso se trabaja con datos agregados y anonimizados, por ejemplo a nivel de sección censal, como los que publica el INE. A eso se suman dos garantías técnicas. Por un lado, el control de accesos por perfiles: cada usuario ve solo la información que necesita para su función. Por otro, la posibilidad de mantener los datos más sensibles en los servidores de la propia administración y compartir únicamente lo imprescindible. Todo ello en el marco del Reglamento General de Protección de Datos y de las normas de seguridad que se exigen al sector público. En el fondo, privacidad y seguridad no son objetivos opuestos. Un sistema que protege bien los datos genera más confianza, y la confianza es la que permite a las administraciones compartir información entre sí cuando de verdad importa.
¿Qué inversiones y cambios normativos necesitan las administraciones españolas para aprovechar esta tecnología y prepararse mejor ante futuros fenómenos extremos?
Más que grandes inversiones puntuales, hace falta continuidad. Muchos proyectos de digitalización nacen con financiación extraordinaria y se quedan a medias cuando esta termina. La gestión del riesgo necesita presupuestos estables para mantener los datos actualizados, así como la plataforma operativa. También necesita formación de los equipos técnicos, porque la tecnología solo es útil si hay personas preparadas para usarla. En el plano normativo, el gran avance sería la interoperabilidad. Si los datos que generan los ayuntamientos, las comunidades autónomas, las confederaciones hidrográficas y el Estado se publican con estándares comunes, cualquier organismo puede usarlos al instante. Europa ya va en esa dirección. Por último, hay que pensar en los municipios pequeños, que no tienen capacidad para desarrollar estas herramientas por sí mismos. Las soluciones compartidas a escala regional o provincial son la manera más eficiente de que la protección no dependa del tamaño del ayuntamiento. Esto es también una cuestión de equidad.
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