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DISEÑO DE UN SISTEMA TEÓRICO DE ALERTA TEMPRANA DE
INUNDACIONES BASADO EN IOT EN EL RÍO ATRATO
DESIGN OF A THEORETICAL IOT-BASED FLOOD EARLY WARNING
SYSTEM IN THE ATRATO RIVER
Edgar Alonso Ortiz Escudero, Francisco Javier Mena Quinto, Pedro Luis Rivas Palacios, Ezequiel Lozano Alomias ortizalonso97@gmail.com, quinto663@gmail.com, pedrowowlatim@gmail.com, lozano200731@gmail.com Resumen En este estudio se presenta y discute la elaboración de un sistema teórico de alerta temprana de inundaciones en el río Atrato, Chocó, basado en Internet of Things -IoT-, se hizo un análisis documental cualitativo de tipo descriptivo para identificar las tendencias y desarrollos realizados en el campo, se analizaron las distintas propuestas encontradas en la base de datos SciELO y mediante un filtro de palabras claves se identificaron algunos casos de éxito y oportunidades de mejora. A partir de dicho análisis, se realizó un estudio de campo que permitió confrontar la teoría con el contexto e identificar un diseño potencial para el río Atrato. Este modelo teórico responde a las condiciones meteorológicas del municipio de Quibdó. Palabras clave: sistemas de alerta temprana, precipitación, inundaciones, río Atrato, eventos adversos. Abstract This study presents and discusses the development of a theoretical early warning system for floods in the Atrato River, Chocó, based on Internet of Things -IoT-, a descriptive qualitative documentary analysis was made to identify trends and developments in the field, the various proposals found in the SciELO database were analyzed and through a keyword filter some success stories and opportunities for improvement were identified. Based on this analysis, a field study was carried out to compare the theory with the context and identify a potential design for the Atrato River. This theoretical model responds to the weather conditions of the municipality of Quibdó. Keyword : early warning systems, precipitation, floods, Atrato River, adverse events. INTRODUCCIÓN El río Atrato está ubicado en el departamento del Chocó, es el tercer río con mayor navegabilidad del país después de los ríos Magdalena y Cauca. Tiene una extensión de 700 km, de los cuales 500 km son navegables (Rivera-Rivera, 2017). En su recorrido atraviesa el parque nacional natural de los Katíos y desemboca en el Golfo de Urabá. El caudal
medio es de 2740 m^3 /s (Arango-Sánchez et al., 2019), con volúmenes máximos de 4000 m^3 /s (Rivera-Rivera, 2017). Anualmente la precipitación oscila entre los 8958 mm/año (Rojas-Pérez y García-Orrego, 2015) y 12000 mm/año (Mosquera-Murillo, 2018; Poveda y Mesa, 2000) lo que lo convierte en una de las regiones del mundo con mayor precipitación (Camilloni et al., 2020). Particularmente en Quibdó (ver figura 1), se ha identificado que las temporadas de lluvias que constituyen un riesgo para la población ocurren en los meses de julio y agosto con 1123.6 mm y 1085.1 mm de agua respectivamente (Ledezma-Lloreda, 2015). Figura 1. Ubicación del municipio de Quibdó (color oscuro) en el Chocó y Colombia. Fuente: Wikipedia Independientemente de la situación particular que se presenta en Quibdó, la injerencia de los seres humanos en el cambio climático, deforestación de áreas boscosas, la extracción de recursos no renovables por medio de la minería y la acumulación de sedimentos son un problema de orden mundial (Guillot et al., 2017). Una manera de enfrentar los efectos de las actividades anteriores es por medio de los sistemas de alerta temprana los cuales permiten reducir el riesgo de sufrir inundaciones, pérdidas económicas y humanas. Colombia, a través de la Unidad Nacional para la Gestión del Riesgo de Desastres UNGRD, dirige la implementación de la gestión del riesgo y ayuda a su conocimiento, además, presta apoyo técnico, informativo y educativo. En la figura 2 se muestra la estructura del UNGRD. Mendoza et al. (2016) definen un sistema de alerta temprana como una herramienta diseñada para ofrecer información a los individuos expuestos a una amenaza sobre el riesgo en determinado momento, con la cual se busca la toma de decisiones que les ayuden a reducirlo actuando de manera eficaz.
preparación y respuesta en caso de emergencia, demarcando las rutas de evacuación y puntos de concentración (López-García et al., 2017). Laverde y Rivera (2015), sugieren otros elementos para la implementación de un sistema de alerta temprana en cuencas hidrográficas, entre los que mencionan: la organización comunitaria mediante la conformación de un comité que dé a conocer las particularidades del proyecto. El reconocimiento de la cuenca que permita identificar la existencia del riesgo para luego analizar los eventos que podrían desencadenar una situación adversa. La medición de la lluvia y el nivel del río para hacer seguimiento a las condiciones hidrológicas. Revisar el funcionamiento del sistema de alerta poniendo atención a la lectura del registro, la transmisión de los datos, el procesamiento de estos, la evaluación del sistema de alerta, su difusión y la activación del plan de respuesta. del Granado et al. (2016), se basan en la estructura de Helvetas y resumen los elementos y pasos a seguir para desarrollar un sistema de alerta temprana (figura 3), esta información hace referencia a un diseño ideal y bien planificado que puede usarse para evaluar la calidad de los sistemas de alerta temprana. Figura 3. Elementos y pasos para un SAT Diversos estudios han señalado la importancia de este tipo de sistemas para monitorear la actividad de los ríos, sobre todo porque muchos de ellos son manuales (ver figura 4). Por ejemplo, Muñoz et al. (2018), desarrollan un simulador compuesto por “una mesa didáctica de simulación de inundaciones y un sistema de monitoreo y alarma automática” (p. 81). Dicha propuesta se basa en el seguimiento y análisis de las precipitaciones y almacena los datos en tiempo real para ser usados en investigaciones. Otros diseños combinan estaciones de lluvia que usan pluviómetros con radares y telemetría en tiempo real con lo que consiguen mejorar la precisión de las predicciones (Guzzetti et al., 2015 citado por Muñoz, et al., 2018).
Figura 4. Sistema de alerta temprana manual (Muñoz et al, 2018, p. 80) La zona verde no representa mayor riesgo. Sin embargo, es necesario que se monitoree la evolución del evento. La zona amarilla es un área de preparación en la que se emiten alertas constantes dada la susceptibilidad a que ocurra un evento no deseable. En este caso se envían boletines a las autoridades para que estén alertas. La zona naranja/roja requiere que se avise a los servicios de emergencia dado que el tiempo de acción puede variar y dejar un margen de acción de 24 horas (Vargas-Losada et al., 2016). En un estudio comparativo de la situación de tres países latinoamericanos realizado por del Granado et al. (2016), se encontraron algunos factores comunes que desencadenan inundaciones y que se pueden extrapolar a Quibdó, en particular, los factores 1, 2, 5 y 6.
- Eventos hidro metereológicos intensos; 2) Mayor sedimentación, en Ecuador y Bolivia asociada a la deforestación, pero en República Dominicana asociada a la minería; 3) Mal manejo y monitoreo de cuencas/ecosistemas, por desconocimiento de los pobladores del funcionamiento del ecosistema; 4) Deforestación y degradación de zonas costeras, (…) que dificultan los procesos naturales de filtración de aguas o la resistencia a huracanes; 5) Presión/densidad poblacional y asentamientos no planificados en zonas poco aptas; y 6) Deficiencia en servicios de alcantarillado, ligado a migración a zonas urbanas con servicios poco o nada planificados. (p. 9) Este estudio concluye que a pesar de la planificación y de los diversos mecanismos de respuesta ante las inundaciones, hace falta una visión integral del riesgo que disminuya la brecha entre los aspectos técnicos y la respuesta de la comunidad, esto puede marcar la diferencia entre un fenómeno natural y un desastre (del Granado et al., 2016).
El objetivo de este estudio radica en proponer un sistema de alertas tempranas basado en IoT, se parte de una revisión bibliográfica y de acuerdo con los hallazgos se propone un sistema que pueda implementarse en el río Atrato, específicamente, en el Malecón de Quibdó. Por esta razón, se habla de un diseño teórico. La efectividad de este sistema se debe evaluar mediante su implementación y testeo. En la primera fase se hizo un análisis documental mediante la revisión de 34 documentos, los cuales fueron rastreados en la base de datos de SciELO con los términos clave IoT, sistema de alertas tempranas, precipitación, inundaciones, Chocó. De ahí se seleccionaron artículos y tesis que estuvieran en español y con un intervalo de revisión desde 2015 hasta la fecha. Aunque se tomó un documento del año 2000 que se consideró relevante para la estructuración de la propuesta. En la segunda fase se realizó una visita de campo donde se verificó la teoría encontrada en los artículos y se contrastó con el contexto de implementación del municipio de Quibdó. Se hizo un reconocimiento de la cuenca hidrográfica del río Atrato, frente al Malecón, ubicado en la Cra. 1 #26-35 con coordenadas 5.6899958492668725, -76.66254508987576 (Figura 5). Figura 5. Ubicación del Malecón, Quibdó. Fuente: Google Maps En la tercera fase se diseñó el modelo teórico de sistema de alerta temprana de inundaciones basado en IoT que pudiera implementarse en el río Atrato. Se tomaron elementos de algunas propuestas y se adecuaron a las características del territorio. En particular, las propuestas de Ibarreche et al. (2020) para detección temprana de inundaciones repentinas en el río Colima, en México, Quintero et al. (2017) para la detección de crecientes en el río Manzanares, en Colombia, Quiñones-Cuenca (2017) para
monitorear variables ambientales mediante RSI e IoT y Aristizábal et al. (2010) para los movimientos de masa inducidos por lluvias. RESULTADOS El modelo teórico que se propone para implementar en el Malecón de Quibdó para vigilar la actividad del río Atrato requiere de boyas con sensores que envían información sobre el nivel del río en distintos puntos (figura 6), los cuales poseen paneles solares y baterías para funcionar de manera independiente. La información es enviada a un colector ubicado en tierra que retransmite la información a un servidor cuya función es recopilar la información de cada uno de los nodos y la envía a un servidor en la nube que ejecuta un modelo matemático que analiza la existencia de una alerta y envía un reporte a los usuarios que se configuren. Figura 6. Modelo teórico del SAT La arquitectura del sistema que permite la conexión entre los dispositivos se basa en el uso de Redes de Sensores Inalámbricos mediante el uso de nodos de DigiMesh (figura 7) lo que evita el uso de nodos centrales.
tierra para determinar el punto de donde se envían los datos, además, al conectarse a una red DigiMesh pueden estar alejados hasta a 64 km de distancia (figura 9). Figura 9. Diagrama del hardware para las boyas. Fuente Ibarreche et al. (2020) El servidor en tierra cumple el propósito de solucionar una problemática relacionada con la capacidad de almacenamiento y flujo de datos por medio de Phant que, al ser una herramienta de código abierto, tiene la limitante de permitir 100 peticiones cada 15 minutos y 50 MB de almacenamiento. Una vez se llega a este valor, se empiezan a borrar los datos más antiguos. La plataforma IoT es el software que permite la interconexión del hardware, los puntos de acceso y la red de datos. Esto genera un ecosistema propio para la gestión, procesamiento de datos, analítica y la visualización de los datos (Cárdenas, 2016). El procesamiento de datos en la nube se hace mediante la plataforma Ubidots la cual tiene la capacidad de procesar hasta 30000 datos por mes de forma gratuita (Quiñones-Cuenca et al., 2017). Bernal (2018) sostiene que Ubidots: (…) es una plataforma que habilita la toma de decisiones a empresas de integración de sistemas a nivel global. Este producto permite enviar datos de sensores a la nube, configurar tableros y alertas, conectarse con otras plataformas, usar herramientas de analítica y arrojar mapas de datos en tiempo real. Es decir, hacer una gestión completa de los datos capturados para que las decisiones que toma la compañía sean informadas y precisas. (p. 1) El servidor en la nube ejecuta un algoritmo que evalúa la información recibida del servidor en tierra y actúa de acuerdo con el resultado del modelo matemático implementado para conocer el nivel de alerta (verde, amarillo, naranja o rojo) y envía un reporte a los destinatarios que se configuren en la red (figura 10).
Figura 10. Diagrama de flujo del programa que ejecuta el servidor en la nube CONCLUSIONES En este estudio se propone un sistema teórico de alerta temprana de inundaciones basado en IoT que pueda usarse para monitorear la actividad del río Atrato y que se pueda ubicar en el Malecón de Quibdó. Este modelo requiere poca inversión de dinero al usar la plataforma gratuita Ubidots para el manejo y procesamiento de los datos que es capaz de manejar hasta 30.000 registros por mes, además, la implementación de una red DigiMesh permite que se vayan incrementando los dispositivos conectados al sistema para hacerlo más robusto. La importancia de los diseños alternativos responde a la necesidad de realizar estudios empíricos en los territorios que identifiquen las características de las regiones y de los lugares de implementación. Además, vinculan a otros agentes responsables del sistema de alerta temprana. Si bien no se ha mencionado la formación de las personas para actuar frente al riesgo, se hace un aporte teórico que constituye un avance y desarrollo para el municipio de Quibdó. En ese sentido, una de las tareas pendientes que quedan del presente estudio, es el diseño de un plan de acción con y para la comunidad, que se encuentra en las zonas de mayor riesgo, esto requiere la articulación con otros profesionales tales como trabajadores sociales, antropólogos o sociólogos que ayuden a comprender la cosmovisión de los pobladores y construir sobre la base de los saberes ancestrales. REFERENCIAS Alvear-Puertas, V., Rosero-Montalvo, P., Peluffo-Ordóñez, D., y Pijal-Rojas, J. (2017). Internet de las Cosas y Visión Artificial, Funcionamiento y Aplicaciones: Revisión de Literatura. Enfoque UTE , 8 (1), 244-256. https://doi.org/10.29019/enfoqueute.v8n1.
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