Diego Rivera, Dr y Sub-Director del Magíster en Gestión de la Sustentabilidad de la Universidad del Desarrollo (UDD) y especialista en modelamiento y gestión de información sobre recursos hídricos, fue invitado a dictar una charla científica en Data Observatory. En la ocasión, el ingeniero civil abordó la importancia de los datos hidroclimáticos y los desafíos para avanzar hacia una gestión del recurso hídrico más eficiente.
En su exposición. Rivera afirmó que “uno de los grandes problemas en manejo de recursos hídricos se refiere a los datos. Nuestro sistema de administración está centrado en la administración de los derechos de agua; sin embargo, es deseable una mayor intención hidrológica, es decir, conocer profundamente los procesos sociales, hidrológicos y ecológicos ", afirmó Rivera
Para el académico UDD, existen oportunidades para aportar en la mejora de ciertos procesos o para impulsar iniciativas. Por ejemplo, repositorios públicos de datos, modelos nacionales y democratización de herramientas de análisis.
"Hemos comenzado a salir de analizar sólo los aspectos físicos del agua y hoy tenemos una mirada más sistémica. A diferencia de los caudales o flujos, los aspectos de calidad, acceso y oportunidad de acceso a los recursos hídricos requiere de nuevas técnicas de levantamiento de información. Esto es una oportunidad clara de vinculación entre la academia y el Estado", agrega.
El especialista sostiene que "hay espacios importantes de mejora en cuanto a datos hidroclimáticos (...) Necesitamos un conjunto de datos sobre uso real de agua superficial y subterránea. Se requiere una mejorar en la gobernanza de datos, además de disponibilidad, interoperatividad y acceso de los datos". Rivera indicó que un primer paso es establecer estándares de producción, almacenamiento y forma de compartir datos de forma de hacer más eficiente el uso de los recursos.
"Tenemos las oportunidades para crear un modelo hidrológico nacional, accesible en términos de datos, métodos e interpretación. Requerimos colaborar y probar nuevas técnicas que nos permitan hacer uso intensivo de los datos disponibles", añadió.
Al cierre de la exposición, Rivera señaló que es importante alcanzar un acuerdo en torno a cuáles son los procesos hidrológicos importantes para monitorear dentro de una cuenca. Luego de eso, reconocer que existen otras dimensiones del agua, más allá de la cantidad, como la calidad, la oportunidad y el acceso. Con ambas situaciones abordadas, se podrá avanzar en cuál es el nivel de cobertura y de confiabilidad de los datos y empezar a aplicar indicadores de escasez y seguridad hídrica que ayuden a la toma de decisiones e influir en políticas pública.
En cuanto a la coordinación entre academia, como hábitat de la investigación, y el Estado, el especialista apuntó a que levantar los procesos de toma de decisión basados en información debe ocurrir principalmente dentro del Estado. "Desde la academia debemos ser capaces de proponer formas de automatizar los procesos de toma de decisiones, de tal manera que el Estado pueda liberar recursos y resolver otras situaciones que vayan apareciendo. Creo que levantar un catálogo y automatizar procesos permitirá una mayor eficiencia en el uso de los recursos. Cada vez necesitamos mayor automatización, pero uno no puede automatizar algo que no conoce exactamente cómo sucede".
El académico valoró la instancia colaborativa con Data Observatory e identificó relevantes oportunidades de trabajo conjunto: "Una apunta a levantar procesos dentro del Estado y trabajar también con nuestros institutos dentro de la UDD de ciencias de datos y gestión de la sustentabilidad. Creo que hay también una posibilidad de minado de textos académicos para generar bases de datos de utilidad en los procesos de toma de decisión. Y finalmente, generar repositorios o conjuntos de datos que queden disponibles para toda la comunidad, tanto del Estado como del sector privado", concluyó.
"Este tipo de charlas, incentivan el aprendizaje continuo y la discusión acerca de tendencias que permitan sacar mayor provecho a millones de datos científicos, que se producen con esfuerzo pero no muchas veces trascienden de la publicación. Trabajamos para prolongar la vida útil de los datos y su uso para la solución de problemas cotidianos, como es la sequía o la prevención de inundaciones y aluviones", afirmó por su parte Rodrigo Roa, Director Ejecutivo de Data Observatory.