La Comunidad de Madrid se encuentra en la fase de desarrollo de un sistema de alerta temprana que utilizará modelos matemáticos para prever la calidad del agua en un corto plazo. Este avance permitirá ajustar los procesos de tratamiento previos al consumo y seleccionar la fuente más adecuada del recurso hídrico en cada momento.
Una vez implementado, este sistema integrará información de 13 embalses gestionados por el Canal de Isabel II, lo que ampliará los datos disponibles y facilitará decisiones rápidas. Se considerarán no solo el volumen acumulado y las condiciones actuales, sino también características como las propiedades del suelo y la capacidad de saturación en función de las lluvias.
Sistema Inteligente para la Toma de Decisiones
La herramienta se fundamentará en la recolección de datos y la aplicación de modelos matemáticos que analizan los movimientos dentro de las cuencas y embalses. Además, contará con un sistema inteligente que apoyará la toma de decisiones en tiempo casi real, anticipándose a posibles alteraciones causadas por diversos fenómenos y estableciendo patrones esperables.
En la actualidad, el abastecimiento a los ciudadanos depende principalmente del agua superficial proveniente de estos 13 embalses. Es crucial examinar este recurso antes del tratamiento, dado que las reservas hídricas pueden verse afectadas por factores como el arrastre de sedimentos, vertidos incontrolados o prácticas agrícolas y ganaderas. También influye la presencia masiva de aves migratorias y la proliferación de algas.
Mejora Continua en la Gestión del Agua
La monitorización del caudal y el nivel acumulado se lleva a cabo continuamente. Cada dos semanas se realizan muestreos para análisis posteriores; además, algunas sondas automáticas supervisan varios parámetros a diferentes profundidades para identificar el agua bruta más apta para el consumo. Con el nuevo sistema, se incrementará tanto la periodicidad como los factores observados, mejorando así la gestión del recurso hídrico que beneficia a 7 millones de personas en la región.