En la práctica, la gestión del agua a escala local —ya se trate de una empresa de suministro de agua, un distrito de conservación, una explotación agrícola o una planta de fabricación— viene determinada por los datos y la información específicos necesarios para tomar decisiones de gestión y está limitada por los presupuestos operativos.
La incertidumbre (o veracidad) de esos datos e información concretos es importante para la confianza en las decisiones de gestión que se adoptan, decisiones que afectan a las comunidades, las empresas, los agricultores y el medio ambiente. Es importante describir o cuantificar la incertidumbre de los datos y la información en los que se basan estas decisiones de gestión, al igual que lo es trabajar, en la medida de lo posible, para reducir dicha incertidumbre mediante la recopilación y el análisis de datos adicionales, pertinentes y precisos.
Afortunadamente, cada vez resulta más fácil y económico recopilar datos fundamentales para la gestión del agua, gracias a una nueva generación de sensores y plataformas basadas en la nube, así como a una tecnología de teledetección cada vez más sofisticada. La utilización de conjuntos de datos hidrológicos cada vez más amplios se ve facilitada por la ciencia de datos, un campo técnico que se describe, en términos generales, como la disciplina dedicada a la recopilación, el mantenimiento, el procesamiento, el análisis y la comunicación de datos. La ciencia de datos extrae valor de cifras e información que, de otro modo, podrían pasar desapercibidas, y tiene aplicaciones en todo el espectro de entornos hidrológicos.
Dos de los principales valores que aporta la ciencia de datos son:
—una evaluación más clara de la incertidumbre en los conjuntos de datos hidrológicos— y
—una medida de la reducción de la incertidumbre lograda gracias al aumento de la densidad de los datos y a la incorporación de nuevos tipos de datos—.
Podemos verlo en la práctica en Arkansas y Texas.
En este artículo de Forbes, el autor Steven Savage relata la experiencia de cinco agricultores de Arkansas que utilizan el sistema AWD:
«El sistema de humectación y secado alternados es exactamente lo que su nombre indica. El arroz se siembra en un campo inundado, pero luego se deja secar mediante la evaporación y la transpiración del agua de las hojas del arroz. En un plazo de 10 a 15 días, dependiendo de las precipitaciones, el agua estancada ha desaparecido por completo y, con el paso del tiempo, el nivel del agua desciende hasta unas pocas pulgadas por debajo del nivel del suelo. Las investigaciones han demostrado que el agricultor puede dejar que el nivel del agua baje hasta las cuatro pulgadas por debajo del nivel del suelo sin ningún riesgo antes de bombear más agua. Si el secado se prolonga más allá de ese punto, el rendimiento final del arroz comienza a disminuir».
El sistema AWD minimiza el consumo de agua y reduce las emisiones de metano en los arrozales mediante la recopilación remota de datos a escala de campo para controlar el riego y los niveles de agua. La alta densidad de datos temporales de campo y la ciencia de datos que permite sacarles partido permiten a estos agricultores reducir la incertidumbre en sus operaciones, optimizar la gestión y maximizar el valor del sistema AWD. Un agricultor de Arkansas informó de que había conseguido reducir el consumo de agua en un 50 % o más, las emisiones de metano en un 50 % (por lo que obtuvo un crédito) y el uso de nitrógeno en un 25 %, además de aumentar el rendimiento del arroz.
Un sistema comunitario de abastecimiento de agua en Texas ofrece otro ejemplo de cómo la ciencia de datos aporta información relevante y reduce la incertidumbre gracias a un nuevo y extenso conjunto de datos en tiempo real. La localidad no incorporada de Gause se encuentra en el condado de Milam, Texas, y, históricamente, el Distrito de Conservación de Aguas Subterráneas de Post Oak Savannah (POSGCD) medía los niveles de agua del pozo municipal con una cinta métrica de acero aproximadamente una vez al año.
Dado que las mediciones con cinta métrica de acero se realizaban con muy poca frecuencia y que no había forma de saber si los bombeos recientes estaban afectando a las lecturas, existía un alto grado de incertidumbre en cuanto a la comprensión del recurso hídrico subterráneo y su sostenibilidad a partir de los datos recopilados.
En 2018, el distrito instaló un sensor acústico de nivel de agua Wellntel en el pozo comunitario de Gause y comenzó a recopilar datos sobre el nivel del agua en tiempo real.
Los operadores de pozos de abastecimiento pueden ahora gestionar el pozo con confianza y confiar en Wellntel para cuantificar y documentar visualmente los niveles de bombeo y estáticos, así como para supervisar la magnitud de la respuesta de descenso del nivel freático. Además, el perfil de recuperación de cada evento de bombeo ayuda a cuantificar las características del acuífero local y podría perfeccionar el modelo local de disponibilidad de aguas subterráneas, lo que también supone un paso importante para reducir la incertidumbre en torno a la sostenibilidad de este recurso hídrico subterráneo.
