Cómo anticipamos una crecida
Combinamos los mejores modelos del mundo con los datos de tus ríos y te avisamos antes de que el agua llegue — diciendo siempre qué tan seguros estamos. Así funciona, en tres pasos:
1 · Pronosticamos la lluvia
Cruzamos 4 modelos meteorológicos (el de la NASA, el europeo y más). Solo avisamos cuando coinciden, para evitar falsas alarmas.
2 · Predecimos el río
Para cada estación elegimos el método más certero — a veces inteligencia artificial, a veces el más simple. Y cuando llueve en el sur de Brasil, sabemos que el Paraná va a crecer días antes.
3 · Detectamos y avisamos
Comparamos con los umbrales oficiales de Prefectura y con imágenes satelitales. Si el río se sale de lo normal, te llega la alerta.
Encima de todo, auditamos el mejor modelo del mundo — Google Flood Hub (DeepMind, Nature 2024) y GloFAS — como referencia independiente. Cuando coinciden con el nuestro, la confianza sube; cuando difieren, lo decimos. Y cada alerta se mide después contra lo que pasó de verdad: la precisión es pública en /fiabilidad.
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Lluvia: ensemble de 4 fuentes (OpenMeteo + NOAA GFS + ECMWF IFS + WRF 4km SMN), voting ≥3-de-4 para gating. Río: predicción por estación con selector automático que rankea red LSTM, tendencia estadística y persistencia por su error honesto medido en producción (a veces el más simple gana, y lo decimos). Detección: umbral oficial PNA, z-score adaptativo, rate-of-change, NDWI satelital, y ruteo aguas arriba (regresión laggeada — el único método que verificadamente le gana a la persistencia en el tronco Paraná/Uruguay).
Alimentado por 22 fuentes integradas: estaciones INA, Open-Meteo, NOAA GFS, SMN WRF 4km, Google Flood Hub (DeepMind), GloFAS (caudal), Sentinel-2 (NDWI), CONAE (4 capas), NASA GPM/FIRMS/IMERG, GWIS/Copernicus, ACUMAR, PNA, INDEC, GCBA, eBird y reportes ciudadanos.
1.899
Estaciones INA
19
Puntos Sentinel-2
0
Zonas monitoreadas
0
Alertas activas
Pipeline de datos
INA — Instituto Nacional del Agua
Niveles hidrométricos y caudal. La mayoría de las estaciones observa cada ~3 h, pero 97 de 464 son diarias o más espaciadas. API pública: alerta.ina.gob.ar
Sentinel-2 (ESA/Copernicus)
Imágenes multiespectrales cada 5 días. NDWI: cuánto se parece a agua limpia el recuadro. Resolución 10m.
ACUMAR / COMIREC
Zonas contaminadas y basurales documentados, y caudal histórico del Riachuelo. Datos oficiales de cuenca. No recibimos de ACUMAR mediciones de calidad de agua: sus análisis se publican en PDF.
CONAE — 4 capas satelitales
Inundaciones, estatus hídrico, calidad del aire (NO₂), precipitación eléctrica.
INDEC Censo 2022
Población por departamento. 37 partidos del AMBA con datos oficiales.
Open-Meteo — Pronóstico 72h
Precipitación, temperatura, presión, humedad del suelo y viento en cada estación INA.
GloFAS (Copernicus)
Pronóstico de caudal fluvial. Descarga media, máxima y percentiles para 30 días. Alimenta el modelo de propagación.
NASA FIRMS — Focos de calor
Detección satelital de incendios cerca de cuencas. Satélite VIIRS, actualización near-real-time.
NASA GPM — Lluvia satelital
Precipitación calibrada por satélite (IMERG). Complementa estaciones terrestres en zonas sin cobertura.
GWIS/Copernicus — Peligro de incendio
Pronóstico de peligro de incendio forestal (FWI) hasta 10 días. Rayos y humo PM2.5. ECMWF vía Copernicus.
eBird — Biodiversidad
Red global de observación de aves. Hotspots y especies como indicador de salud ecosistémica de las cuencas.
SMN — SYNOP (vía OGIMET/WMO)
Precipitación real de pluviómetros del Servicio Meteorológico Nacional. Ventanas de 1h y 3h para tormentas convectivas.
SMN — WRF 4km (AWS S3)
Pronóstico de precipitación a 4km de resolución del modelo WRF del SMN. Resuelve convección explícitamente — clave para tormentas urbanas intensas. 72h horizonte, 4 runs/día.
Reportes ciudadanos
Cualquier persona puede reportar contaminación con foto y GPS. Los reportes alimentan el mapa y los modelos de riesgo.
Umbral absoluto
Si el nivel supera umbrales publicados por el INA → alerta inmediata. Funciona desde el día 1 sin histórico.
Anomalía estadística (z-score adaptativo)
Compara nivel vs promedio histórico. Umbral se adapta por lluvia: 2.5σ normal, 3.0σ con lluvia moderada, 3.5σ con lluvia intensa. Evita falsos positivos.
Rate-of-change (dh/dt)
Si el nivel sube más de 10cm/hora → alerta de crecida rápida. Detecta eventos ANTES del pico.
NDWI satelital
Índice de agua desde Sentinel-2. Una caída fuerte respecto del promedio del punto es una pista para ir a mirar — no mide contaminación. Actualización cada 5 días (sin nubes).
Pronóstico de lluvia (72h)
Anticipa crecidas ANTES de que llueva. Si el ensemble de 4 fuentes coincide en >50mm/24h aguas arriba (≥3 de 4 modelos) → alerta preventiva con ETA estimado.
Detección + pronóstico de incendios
NASA FIRMS detecta focos activos. GWIS pronostica peligro a 10 días (FWI). Combinados: detección + predicción.
Alertas multi-señal con IA
Combina 7 señales (lluvia, upstream, pronóstico, suelo, presión, GloFAS, tendencia) para anticipar crecidas. Incluye origen geográfico (ej: sur de Brasil → Itaipú → Yacyretá).
Contaminación por desborde cloacal (CSO)
Cuando llueve >30mm en cuencas urbanas, el modelo CSO (EPA/ACUMAR) estima que el sistema pluvio-cloacal combinado desborda. No medimos el vertido: es una inferencia a partir de la lluvia, no una medición del agua. Ventanas de 1h y 3h para tormentas convectivas.
Alertas automáticas
Email a suscriptores cuando se detecta una anomalía. Topbar en vivo en el sitio. 4 niveles: info, precaución, alerta, emergencia.
Modelo de propagación
Simula el recorrido de contaminantes río abajo. Calcula ETA a puntos de referencia usando caudal real del INA. 4 escenarios + modo personalizado.
Selector multi-experto (y por qué casi siempre gana lo simple)
Un selector elige, para cada estación y horizonte, el método con menor error honesto medido en producción: persistencia, tendencia estadística, ruteo físico aguas abajo o una red LSTM v3 (11 features, exportada a ONNX). En los últimos 30 días el 85 % de lo que publicamos fue persistencia o tendencia, el ruteo físico 10 % y el LSTM 3,2 % — porque eso es lo que gana cuando se mide sin trampa. Que el modelo grande gane poco no es una carencia: es el resultado de medirlo sin ventaja, y la mayoría de los sistemas no lo publica porque no lo mide. El ruteo físico es el que mejor rinde a 48-72 h donde hay una estación aguas arriba (en MAE agregado; por celda gana cerca de la mitad, así que no lo damos por probado). Predice 24/48/72 h; 6h/12h salen del fallback de persistencia o tendencia. Ver métricas de precisión en vivo →
Contexto geográfico
Cada punto de impacto se enriquece con población real (INDEC Censo 2022) del departamento más cercano.
Deslizamientos — modelo experimental
Score 0-100 por estación combinando pendiente DEM SRTM 30m + lluvia 24 h + lluvia antecedente 7 días + humedad de suelo Open-Meteo. Cobertura andina: 68 estaciones con pendiente ≥10° (NOA + Cuyo + Patagonia). Validado retrospectivamente contra catálogo curado de 17 eventos AR históricos (Tartagal 2009, Comodoro 2017, Volcán 2017, Tafí del Valle 2026, etc.). v1 sin alcanzar el umbral de alerta — recalibración pendiente. Ver backtest →
Pronóstico de incendio — Hot-Dry-Windy
Score 0-100 derivado del Hot-Dry-Windy Index (Srock 2018, USFS) — VPD × velocidad de viento, con boost de 30% cuando hay sequía antecedente (lluvia 7d < 5 mm). NO es detección de fuego (eso lo hace NASA FIRMS retrospectivamente, ya integrado), es pronóstico de condiciones meteorológicas favorables. Backtest contra 912 detecciones FIRMS reales: HDW v1 calibrado para incendios extremos no alcanza el umbral en quemas agrícolas low-intensity. Detector dormant esperando temporada extrema. Ver backtest →
Viento extremo — pronóstico Open-Meteo
Detector v1 (2026-05-01) que dispara cuando el pronóstico Open-Meteo de viento sostenido a 10m AGL excede 60 km/h (precaución), 80 km/h (alerta) o 110 km/h (evacuación) en las próximas 24h. Cobertura nacional por construcción — el grid global aplica a toda Argentina. Pensado para Patagonia (Comodoro Rivadavia, Río Gallegos), Sudestada en el Río de la Plata (BA-CABA) y Zonda en Cuyo (Mendoza/San Juan). Disclosure: son forecasts, no medición de anemómetro local.
Caudal extremo — GloFAS tier-2
Detector v1 (2026-05-01, recalibrado 2026-05-02) que cruza el pronóstico ensemble de GloFAS v4 (~5 km global) contra el percentil 95 de los 60 días anteriores en la misma estación. Severidad por ratio: 2.0× = precaución, 3.0× = alerta, 5.0× = evacuación. Floors absolutos (peak ≥ 50 m³/s, baseline ≥ 0.5 m³/s) evitan falsos positivos en arroyos chicos. Complementa el LSTM y los umbrales PNA fuera de la Cuenca del Plata. Disclosure: modelo global de baja resolución relativa, no reemplaza al medidor de río.
Tormenta convectiva severa — CAPE + SHEAR + Lifted Index
Detector v1 (2026-05-02) que cruza CAPE (Convective Available Potential Energy), Lifted Index y wind shear 10–180m del pronóstico Open-Meteo para identificar condiciones favorables a tornado, supercelda y granizo grande. Severidad por banda atmosférica: precaución (CAPE>1000 + LI<-2), alerta (CAPE>2000 + LI<-4 = supercelda probable), evacuación (CAPE>2500 + shear>15 m/s = ambiente tornado-favorable). Cobertura nacional. Pensado para tornado La Plata 2024, granizo Mendoza recurrente, supercelda Tandil. Disclosure: shear 10-180m es proxy del 0-6 km bulk shear de la práctica meteo (v2 hará pull pressure-level completo).
Lluvia extrema — ensemble multi-fuente
Detector v2 (2026-05-02) que cruza pronósticos de lluvia de 4 modelos meteorológicos (OpenMeteo + ECMWF + GFS + WRF-SMN 4 km) y dispara cuando ≥3 de 4 coinciden en más de 50 mm/24 h o más de 100 mm/72 h. Agrupa las observaciones por celdas lat/lon de 0.25° (~28 km) para poolear estaciones cercanas de distintos scrapers — cobertura nacional efectiva en las 24 jurisdicciones (incluye Jujuy, Santiago del Estero, Córdoba, La Pampa y Tierra del Fuego, donde no hay PNA). Disclosure: son pronósticos de modelo, no medición de pluviómetro local.
Crecida rápida en cauces sin medidor oficial — en validación
Sólo tenemos cota oficial de Prefectura para 54 estaciones. Este canal le calcula un umbral propio a las que miden nivel pero no tienen cota oficial — NOA, La Pampa, el interior — con MADn + percentil de máximos diarios sobre serie de-glitcheada. Dispara solo en un limbo ascendente coherente sobre el umbral propio; severidad topeada a ‘alerta’ (sin banda oficial no hay derecho a decir emergencia). Cierra el gap de cobertura equitativa. Disclosure: corre en SOMBRA puntuándose contra la realidad — todavía NO emite alertas hasta validar su precisión por estación.
Nieve / temporal de alta montaña — en validación
Nevada intensa y ventisca en 20 pasos cordilleranos y comunidades de montaña (Cristo Redentor, Agua Negra, Pino Hachado, Las Leñas…). Umbral físico de acumulado de nieve (cm/24-72 h) + espesor + ventisca (viento con nieve activa), con dos gates duros: fase (temp ≤ +1 °C, si no es lluvia disfrazada) y elevación forzada por punto. Severidad topeada a ‘alerta’. Backtest contra el temporal real del 20-jul-2026: acertó Agua Negra (alerta ventisca) sin falsos positivos en pasos calmos. Disclosure: en SOMBRA, aún NO emite; pronóstico Open-Meteo, no medición local.
Contaminación plástica
El problema
El 70% de la basura del Río Paraná son plásticos según el estudio del CONICET (Bioestación Paraná, publicado en Science of the Total Environment). La Cuenca Matanza-Riachuelo tiene 4.509 fuentes de contaminación industrial documentadas por ACUMAR. Hoy monitoreamos — zonas.
Cómo medimos
- Zonas oficiales — ACUMAR, COMIREC y CONICET documentan la ubicación y severidad de basurales y vertederos
- Reportes ciudadanos — cualquier persona reporta contaminación con foto, GPS y clasificación del tipo de residuo
- Agua turbia por satélite (NDWI) — Sentinel-2 detecta cambios en cuánto se parece a agua limpia un recuadro; la causa puede ser barro, camalotes o una nube, y no se puede distinguir desde el espacio
- Modelo de arrastre — calculamos cuánta contaminación se moviliza río abajo cuando sube el caudal
Qué generamos
Índice de Riesgo por zona
Combina severidad + toneladas de plástico para rankear las zonas más críticas. Se actualiza con cada reporte nuevo.
Riesgo de arrastre post-lluvia
Estimación de cuántas toneladas se movilizan río abajo en caso de crecida. Basado en basurales documentados + caudal actual.
Exposición poblacional
Cuántas personas viven junto a ríos contaminados. Cruce de INDEC Censo 2022 con zonas de ACUMAR.
Modelo de propagación
Qué calcula
Dado un punto de origen en un río y un caudal, el modelo calcula cuánto tarda el agua (y lo que arrastra) en llegar a cada punto de referencia río abajo.
Datos de entrada
- Caudal real — medido por estaciones INA (prioridad), o estimado si no hay dato actual
- 12 segmentos de río — Riachuelo (6), Reconquista (4), Río de la Plata (2) con geometría real
- Velocidad estimada — a partir del caudal y geometría promedio del cauce
- Población real — INDEC Censo 2022, 37 departamentos
Escenarios disponibles
Limitaciones
- • ETAs son aproximados (±15-35% según fuente de datos)
- • No incluye datos de altimetría ni cotas de inundación
- • No modela dispersión ni dilución de contaminantes
- • Velocidad basada en geometría promedio, no secciones reales
- • No reemplaza modelos hidráulicos profesionales (HEC-RAS)
Predicción de niveles con LSTM
Cómo funciona
Usamos una red neuronal LSTM (Long Short-Term Memory) entrenada con datos históricos del INA para predecir niveles de agua a 24, 48 y 72 horas (los horizontes 6h/12h salen del fallback estadístico de persistencia/tendencia). El modelo aprende patrones temporales (mareas, estacionalidad, tendencias) y genera predicciones con intervalo de confianza.
Arquitectura del modelo
- Input — Últimos 7 días de mediciones (28 lecturas cada 6h)
- Features — Nivel de agua normalizado + encoding cíclico de hora y día del año (sin/cos)
- LSTM 64 + 32 unidades — Dos capas con dropout 0.35 para evitar overfitting (config v3, la que efectivamente infiere)
- Output — 3 horizontes LSTM (24h, 48h, 72h) con banda de incertidumbre conformal, objetivo 90%. La banda tiene hoy casi el mismo ancho en toda la flota y los ríos no: donde el nivel se mueve centímetros por día la banda sobra, y en el Iguazú y el alto Uruguay, donde se mueve metros en un día, queda corta. Por eso la cobertura real varía mucho entre estaciones. Todavía no la mostramos acá; mientras tanto está el archivo de datos por estación (JSON, ~165 KB). 6h/12h se sirven con fallback estadístico
Estaciones monitoreadas
13 estaciones donde el LSTM infirió en los últimos 30 días (de 39 con modelo entrenado; cuántas entran cada día depende de qué corridas completaron)sobre el tronco del Paraná —incluido el Riacho Barranqueras—, el Paraná Inferior, el San Javier, el Luján y el Río de la Plata. Métricas en vivo (MAE, NSE, MASE, recall por umbral) actualizadas cada cron en /fiabilidad.
Ejecución
- • Entrenamiento: TensorFlow/Keras en Google Colab GPU sobre ~18 meses de histórico INA + Open-Meteo, exportado a ONNX para inferencia serverless en Vercel
- • Inference: cada 3 horas en el cron de Vercel (mediana medida; algunas corridas se espacian hasta 6)
- • Modelos almacenados en Supabase Storage (~200KB c/u)
- • Alertas automáticas si la predicción supera umbrales INA publicados
- • Fallback estadístico transparente: si no hay modelo ONNX entrenado para una estación, se usa regresión lineal + estacionalidad. El método se indica en cada predicción (LSTM u Estadístico)
- • Re-entrenamiento periódico para adaptarse a cambios estacionales
Agua turbia por satélite (NDWI)
Qué mide
El NDWI (Normalized Difference Water Index) se calcula combinando dos bandas de las imágenes Sentinel-2: verde (B03) e infrarrojo cercano (B08). El resultado dice cuánto se parece a agua limpia el recuadro visto desde arriba. No mide contaminación: no ve coliformes, ni oxígeno disuelto, ni metales. Una caída la produce igual una crecida con barro en suspensión, camalotes flotando o la sombra de una nube. Es una pista para ir a mirar, no un análisis.
Para qué lo usamos
Sirve para priorizar dónde ir a mirar. Entre campaña y campaña de laboratorio no hay nada: ACUMAR publica calidad de agua en PDF y su último informe es de junio de 2024, y CIAM muestrea por campaña. El satélite es el único sensor que revisa los 19 puntos cada pocos días sin que nadie viaje al río. Cuando el índice de un punto cae fuerte respecto de su propio promedio, ese punto sube en la lista de dónde conviene muestrear, y el episodio queda registrado con fecha e imagen — que es lo que después hace falta para reclamar. No reemplaza un análisis: decide a cuál pagarle primero.
Escala del índice
Puntos de monitoreo
Especificaciones técnicas
Satélite: Sentinel-2A/2B (ESA)
Resolución espacial: 10 metros
Revisita: cada 5 días
Bandas: B03 (verde, 560nm), B08 (NIR, 842nm)
Filtro de nubes: Scene Classification Layer (SCL), máximo 30%
API: Copernicus Data Space Sentinel Hub
Fuentes de datos
Instituto Nacional del Agua
Niveles y caudal — 1.899 estaciones
Copernicus / ESA
NDWI, índice de agua — 19 puntos
Comisión Nacional de Actividades Espaciales
4 capas: inundación, hídrico, NO₂, precipitación
Autoridad Cuenca Matanza Riachuelo
Zonas contaminadas y basurales — sin mediciones de calidad de agua
Instituto Nacional de Estadística y Censos
Censo 2022 — población por departamento
Prefectura Naval Argentina
Umbrales de alerta y evacuación oficiales
Portal de Datos Abiertos
Puntos verdes, residuos, calidad agua
Weather & Flood API
Temperatura, humedad, presión, viento, suelo — meteo en cada estación INA
Global Flood Awareness System (Copernicus/ECMWF)
Caudal fluvial pronosticado ~5km — 30 dias de forecast
Fire Information for Resource Management System
Focos de incendio VIIRS en cuencas argentinas
Buenos Aires Data
80 puntos verdes de reciclaje en CABA
Servicio Meteorológico Nacional (vía OGIMET/WMO)
Precipitación real SYNOP — ventanas 1h/3h
Modelo WRF del SMN (AWS S3 público)
Pronóstico precipitación 4km — convección explícita — 72h
Frecuencia de actualización
Cada 3 horas: Niveles INA + meteorología Open-Meteo + caudal GloFAS → predicciones LSTM → alertas → emails (mediana medida en 14 días; el intervalo más largo fue de 6 h)
Semanal: puntos verdes, datos nacionales, INDEC
Cada ~10 días (mediana, depende de nubes): Sentinel-2 NDWI
Tiempo real: Reportes ciudadanos, suscripciones de alerta