Amelia Fernández Rodríguez

En noviembre, la sesión anual de la comunidad SPHY reunió a los usuarios del modelo Spatial Processes in HYdrology (SPHY). La sesión sirvió de plataforma para compartir la evolución del modelo, los avances metodológicos y los estudios de casos aplicados en distintos contextos.

La sesión anual de la comunidad SPHY se inauguró con una actualización de la nueva versión 3.1 de SPHY presentada por Tijmen Schults. El Dr. Johannes Hunink reflexionó sobre la historia de SPHY y su uso en la consultoría basada en la investigación, tras lo cual Amelia Fernández Rodríguez presentó el nuevo plugin SPHY QGIS 3, demostrando cómo SPHY está ahora integrado y accesible en la última versión de QGIS. A continuación, investigadores y profesionales de varios institutos presentaron sus trabajos utilizando SPHY en diferentes contextos. El Dr. Faiz Mohammed compartió un enfoque socio-hidrológico basado en agentes para apoyar inversiones sostenibles y equitativas en la gestión del agua, mientras que el Dr. Joris Eekhout discutió cómo los cambios futuros en el suministro y la demanda de agua de riego pueden afectar a la seguridad hídrica en una cuenca mediterránea. Pranisha Pokhrel presentó su aplicación de SPHY en la cuenca del río Karnali, en Nepal, y la sesión concluyó con una presentación de Tijmen Schults sobre la simulación de la descarga de manantiales en el marco del proyecto de protección de manantiales al borde de la carretera, en Nepal.

La sesión reflejó la creciente y diversa comunidad de usuarios de SPHY y la importancia de un intercambio continuo entre la investigación y la práctica. Agradecemos a todos los ponentes y participantes sus contribuciones y su compromiso, que contribuyen a seguir desarrollando el modelo SPHY. La próxima Sesión Comunitaria de SPHY se celebrará en noviembre de 2026.

Recientemente se ha publicado un artículo científico en Remote Sensing (doi: 10.3390/rs17111855) en el que se presenta la avanzada tecnología desarrollada por el proyecto MAGDA, que integra múltiples plataformas de sensores y herramientas de modelización para mejorar las previsiones meteorológicas agrícolas y los avisos de riego.

Esta nueva investigación ofrece un gran avance en la agricultura de precisión al combinar datos de satélites europeos, drones, sensores terrestres y señales GNSS para una vigilancia meteorológica y de la humedad del suelo muy localizada y precisa.

El sistema MAGDA ofrece ventajas significativas al mejorar las predicciones meteorológicas a corto plazo y la programación del riego a escala de campo, abordando así los retos que plantean el cambio climático y las condiciones meteorológicas extremas. Los agricultores tienen acceso a información precisa que ayuda a optimizar el uso del agua, reducir el despilfarro y proteger mejor los cultivos de sequías, inundaciones y granizadas.

Un componente clave del sistema MAGDA es IrriSPHY-1D, un avanzado modelo agrohidrológico potenciado por FutureWater integrado en el servicio de asesoramiento sobre riego de MAGDA. IrriSPHY-1D simula con precisión la dinámica de la humedad del suelo en la zona radicular de los cultivos y calcula las necesidades de agua para riego (IWR) con más exactitud que nunca. Esta capacidad mejorada permite a los agricultores optimizar las tasas de aplicación de agua, reducir los residuos y minimizar el impacto medioambiental de las prácticas de riego.

La integración en IrriSPHY-1D de conjuntos de datos MAGDA -incluidos datos atmosféricos de alta resolución procedentes de Meteodrones, humedad del suelo obtenida por satélite y humedad del suelo recuperada mediante reflectometría GNSS- mejora significativamente los avisos de riego. Esta fusión de datos permite al sistema proporcionar previsiones de riego más fiables y procesables, mejorando la gestión del agua y la resistencia de la agricultura.

Con este enfoque innovador y la marca de validación científica, FutureWater y los socios de MAGDA han hecho una contribución significativa al avance de las prácticas agrícolas sostenibles y resistentes al clima en toda Europa.

I-DIP se basa en InfoSequia, un avanzado conjunto de herramientas que integra datos de satélite, observaciones locales y aprendizaje automático para vigilar y pronosticar sequías. Se desarrollará un nuevo indicador de sequía repentina, adaptado al clima de Pakistán, que se integrará en el sistema existente del NDMC. El proyecto mejorará las capacidades de alerta temprana, salvaguardará la seguridad alimentaria e hídrica y contribuirá a los esfuerzos nacionales de adaptación al clima, allanando el camino para la ampliación del I-DIP a todo Pakistán.

Además de la vigilancia, el I-DIP conectará sus previsiones con las herramientas de toma de decisiones. La información sobre el impacto se difundirá a través de boletines informativos y de la aplicación inFarmer (desarrollada por WaterSprint), que ya se utiliza ampliamente entre las comunidades agrícolas. Los facilitadores de campo desplegados por la Iniciativa para un Mejor Algodón traducirán estos conocimientos en orientaciones prácticas para los agricultores, permitiéndoles adaptar las prácticas de riego, ajustar los calendarios de cultivo y mitigar las posibles pérdidas. Esta integración de la ciencia de vanguardia sobre la sequía con las redes de comunicación establecidas garantiza que las alertas tempranas se transformen en acciones prácticas sobre el terreno.

Al integrar el I-DIP en el sistema operativo del NDMC, el proyecto refuerza directamente la capacidad de alerta temprana de Pakistán en caso de sequía, se ajusta a las políticas climáticas nacionales y respalda los compromisos del país en el marco de los Objetivos de Desarrollo Sostenible. A largo plazo, se espera que el proyecto piloto catalice la ampliación del I-DIP a todo Pakistán, ofreciendo a las autoridades una herramienta de vanguardia para anticipar y gestionar estos fenómenos extremos.

Le invitamos a un seminario web sobre nuestro modelo hidrológico SPHY el 9 de octubre de 2025, de 10:00 a 11:00 CET. En este evento se mostrarán los últimos avances de SPHY, incluidas nuevas herramientas, funciones y flujos de trabajo, y se ofrecerá una plataforma interactiva para plantear sus preguntas.

Una nueva era para SPHY

SPHY está experimentando una importante transformación para ser más potente y fácil de usar. Entre los hitos más recientes se incluyen:

Plugin QGIS: una interfaz rediseñada que permite a los usuarios configurar, ejecutar y visualizar SPHY completamente dentro de QGIS.
Versión 3.1 de SPHY: nuevas funciones, como la corrección del sesgo de los datos meteorológicos, rutinas mejoradas para el deshielo y opciones de simulación más flexibles.
Nuevo sitio web y recursos: manuales actualizados, tutoriales y conjuntos de datos disponibles en sphymodel.com.

Estas innovaciones hacen que SPHY sea más accesible y relevante para una amplia gama de aplicaciones hidrológicas y de recursos hídricos.

Qué esperar durante el seminario web

Tijmen Schults presenta SPHY y sus últimas características.
Amelia Fernández Rodríguez hace una demostración en directo del nuevo plugin de QGIS.

Esta es la oportunidad perfecta para ver SPHY en acción y obtener información directa de los expertos.

Para quién

El seminario web está abierto a hidrólogos, gestores del agua, personal de SIG, investigadores, estudiantes y cualquier persona interesada en la modelización hidrológica de código abierto.

Información práctica e inscripción

Fecha y hora: 9 de octubre de 2025, 10:00-11:00 CET
Formato: Seminario en línea
Coste: Gratuito Gratuito
Inscríbase aquí

Nepal ofrece un terreno de pruebas ideal debido al fuerte apoyo gubernamental a la agricultura climáticamente inteligente, una gran población de pequeños agricultores vulnerables y la participación activa de organizaciones como el Centro de Investigación sobre la Resiliencia Climática (CRRC) y el Centro Internacional para el Desarrollo Integrado de las Montañas (ICIMOD). Los resultados de esta viabilidad respaldarán los objetivos de las políticas nacionales y podrán extenderse a regiones montañosas similares del sur de Asia.

Este proyecto se centra en el distrito de Syangja, en la provincia de Gandaki, que se enfrenta a una creciente escasez de agua y a precipitaciones impredecibles, especialmente en las explotaciones agrícolas de ladera que dependen del riego por manantial y de la agricultura de secano. Estas condiciones hacen inviable el riego tradicional y crean la necesidad de soluciones de baja presión, asequibles y adaptables localmente. El pulverizador inteligente combina un hardware práctico con una herramienta digital de asesoramiento para optimizar el uso limitado del agua: una innovación frugal adaptada a las necesidades de los pequeños agricultores.

Croptimal combina características del cultivo, del campo y del riego con datos de estaciones meteorológicas y satelitales para proporcionar asesoramiento de riego.

El proyecto implica la viabilidad de un sistema de riego integrado y de bajo coste «Smart Sprayer» basado en Croptimal pero adaptado a la agricultura de ladera que ofrece consejos prácticos de riego por WhatsApp/SMS. La principal innovación es el pulverizador inteligente, un dispositivo de riego de micropivote de baja presión alimentado por gravedad que se combina con una herramienta de riego inteligente adaptada. La plataforma digital ofrece asesoramiento diario sobre riego basado en datos a los teléfonos de los agricultores. Juntos, ofrecen un paquete escalable y rentable para un uso preciso y eficiente del agua en explotaciones situadas en laderas remotas.

El objetivo principal es mejorar la seguridad hídrica y la productividad agrícola de los pequeños agricultores de media montaña durante la estación seca en Nepal. Más concretamente, demostrar la viabilidad técnica, económica y social de una solución de riego de baja presión en combinación con el asesoramiento sobre riego basado en datos de teledetección y previsiones meteorológicas. Esto incluye la investigación de mercado y el desarrollo de casos de negocio tanto para los agricultores como para los proveedores locales.

La aplicación Croptimal está disponible en Croptimal.app. Póngase en contacto con nosotros si desea más información o solicitar su propia cuenta.

Vídeo: Croptimal – Asesoramiento inteligente de riego impulsado por datos

Para seguir avanzando en nuestro modelo hidrológico SPHY, nos enorgullece anunciar cuatro grandes hitos para la comunidad de modelización SPHY. Dado que SPHY es ampliamente utilizado por FutureWater en programas de capacitación, nuestro objetivo siempre ha sido hacer que el modelo y sus datos sean lo más accesibles y fáciles de usar posible.

Hasta ahora, las Interfaces Gráficas de Usuario (GUIs) para SPHY sólo estaban disponibles en QGIS para la versión 2.0. Este proyecto ha actualizado esos plugins para garantizar la plena compatibilidad con las últimas versiones de SPHY, QGIS y Python. Los plugins actualizados también integran nuevas funcionalidades para manejar fuentes de datos de última generación como entradas del modelo. Con estos nuevos plugins de QGIS, ejecutar SPHY ya no requiere conocimientos de programación, lo que abre la puerta a un público mucho más amplio para configurar, ejecutar y analizar simulaciones hidrológicas con facilidad.

1. Presentación del plugin QGIS de SPHY

SPHY se integra ahora directamente en QGIS, permitiendo a los usuarios configurar, ejecutar y visualizar simulaciones SPHY a través de una interfaz gráfica intuitiva. Este plugin agiliza los flujos de trabajo, mejora la accesibilidad para nuevos usuarios y mejora la integración con conjuntos de datos geoespaciales. Entre sus características se incluyen

Flujo de trabajo SPHY completo integrado en QGIS
Preprocesamiento simplificado de las entradas del modelo
Interfaz intuitiva, sin código
Resultados visualizados directamente en QGIS
Configuración modular para diversas aplicaciones
Código abierto y totalmente reproducible

2. Nuevo sitio web de SPHY

El nuevo sitio web de SPHY ofrece una navegación más sencilla, documentación actualizada y un centro de recursos, descargas y materiales de formación. Visite www.sphymodel.com para explorar una plataforma nueva y moderna para todos los asuntos relacionados con SPHY.

3. Lanzamiento de la versión 3.1 del modelo SPHY

La última versión de SPHY en Github introduce nuevas características, mejoras de rendimiento y capacidades mejoradas para la modelización hidrológica y criosférica. Esta versión se basa en las sólidas bases de las versiones anteriores, integrando los comentarios de la comunidad y mejorando la flexibilidad y precisión del modelo. Puede descargarse gratuitamente y es de código abierto. Las novedades de esta versión son:

Se ha añadido un procedimiento de corrección del sesgo de los forzamientos meteorológicos
Mayor flexibilidad y opciones para definir los periodos de simulación
Cálculo mejorado del deshielo

4. Manuales, tutoriales y conjuntos de datos actualizados

Ya están disponibles los manuales de la nueva versión de SPHY y del plugin QGIS, así como nuevos conjuntos de datos para hacer funcionar tu modelo. Para el nuevo plugin QGIS se ha realizado un vídeo tutorial para explicar todos los entresijos de la herramienta.

Pronto habrá más

Estos avances suponen un gran paso adelante para que SPHY sea más accesible, potente y fácil de usar para investigadores, profesionales y responsables de la toma de decisiones de todo el mundo. Pronto organizaremos un seminario web para explicar todas las nuevas funciones y, a finales de este año, tenemos previsto organizar una jornada de usuarios para debatir con la comunidad SPHY los futuros desarrollos del modelo.

Vídeo

El 25 de junio celebramos el cierre con éxito del proyecto RoSPro con un taller nacional celebrado en Nepal. El acto reunió a las principales partes interesadas para reflexionar sobre los resultados positivos del proyecto, como la mejora del acceso al agua de manantial, la resistencia de las carreteras y la participación de la comunidad en la gestión del agua.

Uno de los aspectos más destacados del proyecto fue el sistema de apoyo a la toma de decisiones desarrollado por FutureWater. Este sistema integra datos hidrológicos (como resultado del modelo hidrológico SPHY), geoespaciales y socioeconómicos en una plataforma fácil de usar, lo que permite tomar decisiones basadas en datos para una gestión sostenible del agua. Además, el sistema ofrece una sencilla calculadora de costes y beneficios para ayudar a las partes interesadas a evaluar el potencial de las medidas de gestión propuestas para los manantiales de montaña.

El taller puso de relieve la posibilidad de ampliar el enfoque a otras regiones, utilizando el DSS para orientar los futuros esfuerzos de protección de los manantiales y de gestión de los recursos hídricos. Esperamos continuar con esta labor en el futuro

Una versión de libre acceso del DSS está disponible aquí

El enfoque de FutureWater y Galayr es a la vez científicamente riguroso y contextualmente sólido, garantizando que el modelo de sequía desarrollado sea relevante a nivel local, sostenible y esté plenamente integrado con los sistemas nacionales existentes, como los de SODMA y NADFOR. El modelo combina enfoques descendentes (basados en datos, utilizando el aprendizaje automático) y ascendentes (informados por las partes interesadas), combinando datos de satélite, índices climáticos y conocimientos indígenas para desarrollar conjuntamente predicciones basadas en el impacto y desencadenantes consensuados para la acción anticipatoria.

Para el desarrollo de modelos de predicción de sequías y la transferencia de conocimientos, nos centramos en los siguientes pilares:

Un plan de trabajo por fases que incluya evaluaciones de la capacidad institucional, desarrollo de modelos, validación, consultas a las partes interesadas y desarrollo de capacidades prácticas.
Aplicación de modelos avanzados de predicción, desde ARIMA y regresión hasta técnicas más avanzadas de aprendizaje automático, sin perder de vista la facilidad de uso y la adopción institucional.
Un fuerte énfasis en la transferencia de conocimientos, incluyendo programas de formación y el establecimiento de una plataforma colaborativa de intercambio de conocimientos utilizando la plataforma FutureWater Academy
Un sólido plan de gestión de riesgos, que incluya estrategias de mitigación de la escasez de datos, la participación de las partes interesadas y el desgaste institucional.

El proyecto BUCRA (Building Unity for Climate Resilient Agriculture) tiene como objetivo fortalecer la resiliencia agrícola en Qahbunah, una comunidad agrícola ubicada en el delta del Nilo, en Egipto. Los agricultores locales se enfrentan a crecientes desafíos como la escasez de agua, el cambio climático y la fragmentación de la tierra, lo que genera una necesidad urgente de soluciones innovadoras y prácticas para asegurar sus medios de vida.

En el corazón de BUCRA se encuentra Croptimal, desarrollado por FutureWater. Croptimal integra tecnologías avanzadas basadas en datos con conocimientos agrícolas locales para apoyar a los agricultores en la toma de decisiones más inteligentes y resilientes al clima.

Croptimal es una herramienta de análisis de idoneidad climática que combina proyecciones climáticas, datos geoespaciales y experiencia agrícola para evaluar la adecuación de distintos cultivos bajo condiciones climáticas actuales y futuras. Al identificar los cultivos y zonas más resistentes a factores de estrés como el calor, la salinidad y la escasez de agua, Croptimal proporciona recomendaciones claras y basadas en datos para la selección de cultivos y la planificación agrícola. La herramienta ofrece mapas detallados y consejos prácticos que ayudan a los agricultores a adaptarse al cambio climático y a mejorar su productividad.

Como complemento a Croptimal, BUCRA incorpora asesoramiento inteligente en riego para mejorar la eficiencia en el uso del agua. A partir de datos satelitales de código abierto, información meteorológica en tiempo real y condiciones locales del suelo, los agricultores reciben recomendaciones diarias de riego. Estas se envían directamente por WhatsApp, lo que garantiza que el servicio sea accesible, práctico y rentable. Este enfoque reduce el consumo de agua y energía, al tiempo que mantiene o incrementa los rendimientos agrícolas, un beneficio clave en el delta del Nilo, donde el agua es cada vez más escasa.

Además de las herramientas digitales, BUCRA incluye parcelas demostrativas donde se muestran prácticas agrícolas climáticamente inteligentes, como el riego eficiente, la gestión sostenible del suelo y la rotación de cultivos. Los agricultores participan en un programa de aprendizaje combinado, que integra capacitación práctica en campo con aplicaciones digitales fáciles de usar.

BUCRA también pone un fuerte énfasis en el empoderamiento de jóvenes y mujeres, el fortalecimiento de los vínculos con los mercados y la promoción de un uso sostenible de la tierra. Al alinear la experiencia neerlandesa con las necesidades locales, el proyecto busca aumentar la productividad, estabilizar los ingresos y construir un futuro agrícola más sostenible para Qahbunah.

La visión a largo plazo es fomentar una adopción más amplia de estas herramientas y prácticas en la región, contribuyendo así a la seguridad alimentaria y del agua, y enfrentando los desafíos del cambio climático.

La aplicación Croptimal está disponible en Croptimal.app. Póngase en contacto con nosotros si desea más información o solicitar su propia cuenta.

Vídeo: Croptimal – Asesoramiento inteligente de riego impulsado por datos

Graphical User Interfaces are available for QGIS but only for SPHY v2.0 at the moment. This project will upgrade these plugins in order to make them compatible with the latest versions of SPHY (v3.0 and v3.1), QGIS and Python available. The updated plugins will also incorporate the additional functionalities to process state of the art new data sources as inputs.

As SPHY is used by FutureWater in several capacity building programs, our aim is to make the access to the data and the model as easy and intuitive as possible. With updated QGIS Plugins, no programming skills will be required to run the model, so a broader audience can use SPHY for their own purposes.

More information can be found at the SPHY website.