FutureWater participó en un taller técnico sobre modelización organizado por el Banco Asiático de Desarrollo (BAsD) en Manila, aportando su experiencia en modelización glaciohidrológica y planificación de inversiones para la adaptación al cambio climático a los debates sobre cómo crear la base analítica necesaria para lograr cuencas fluviales resilientes en toda Asia. El taller forma parte de la fase inicial del proyecto 3POLE4FOOD, la contribución de FutureWater a la Iniciativa de Cuencas Fluviales Resilientes (RRBI) del BAsD en la región del Hindu Kush-Himalaya (HKH).
La sesión, de un día de duración, reunió a personal del BAsD y a expertos externos para intercambiar experiencias sobre modelización integrada y trazar el diseño conceptual del marco computacional que sustentará el trabajo de la RRBI. La pregunta central: ¿qué tipo de herramientas analíticas debería desarrollar la iniciativa para que los países miembros en desarrollo (DMC) del BAsD puedan identificar, priorizar y financiar inversiones de adaptación al clima en sus cuencas fluviales?
El papel de FutureWater: de los glaciares a las decisiones de inversión
En colaboración con la Universidad y Centro de Investigación de Wageningen (WUR), FutureWater está desarrollando y aplicando los modelos que describen la hidrología de montaña y la producción de alimentos en toda la región HKH. El enfoque del equipo combina SPHY, el modelo de procesos espaciales en hidrología de FutureWater, con el modelo de hidrología de cultivos LPJmL, impulsado por forzamientos climáticos derivados de conjuntos de modelos climáticos. En conjunto, estas herramientas capturan la cadena que va desde el deshielo de la nieve y los glaciares en las altas montañas hasta la disponibilidad de agua aguas abajo y la producción agrícola, la base de la que depende cualquier plan de inversión en adaptación climática en la región.
Un resultado clave del taller —configurado en parte por una contribución de Johannes Hunink, de FutureWater— fue el consenso sobre una arquitectura de modelización de tres niveles que garantiza la coherencia desde la evaluación regional hasta las intervenciones individuales:
- Nivel regional: para la sensibilización y la identificación de puntos críticos, donde los modelos SPHY-LPJmL destacan como referencia dinámica;
- Nivel de cuenca fluvial: para la asignación de agua y el desarrollo de la cartera de inversiones, utilizando modelos basados en redes como WEAP y RIBASIM, que los DMC ya conocen y en los que confían;
- Nivel de intervención: para estudios de viabilidad y diseño de ingeniería detallado, que se basan en métodos y modelos físicos detallados como AquaCrop, SWAT, HEC-RAS, etc.
Cada nivel se basa en el anterior, y los resultados de los modelos regionales determinan o influyen de alguna manera en los datos de entrada de herramientas más detalladas. Los participantes hicieron hincapié en dar prioridad a la credibilidad y la aceptación local frente al detalle de los modelos, favoreciendo un enfoque de «conjunto de herramientas de planificación» que integre herramientas locales de confianza en lugar de crear sistemas de apoyo a la toma de decisiones monolíticos y difíciles de mantener. Hubo un amplio reconocimiento de que los modelos de simulación de cuencas fluviales, combinados con el análisis de costes y beneficios, ofrecen una vía más práctica hacia proyectos financiables que los modelos hidroeconómicos totalmente integrados.
Próximos pasos
Las conclusiones del taller orientarán la elaboración de los términos de referencia para la siguiente fase del trabajo técnico de la RRBI, incluida una revisión de las capacidades y herramientas de modelización ya disponibles en los países miembros del DMC, y la puesta en marcha de una comunidad de prácticas. Para FutureWater, el taller marca un importante hito inicial en la fase de puesta en marcha de 3POLE4FOOD, al integrar su experiencia en modelización glaciohidrológica y en inversión en adaptación en el esfuerzo más amplio del Banco Asiático de Desarrollo (ADB) por hacer que las cuencas fluviales de Asia sean más resilientes al cambio climático.
