Yemen y Yibuti dependen de dos cortas temporadas de lluvias. El monzón de verano, de junio a septiembre, aporta la mayor parte de las precipitaciones que alimentan la agricultura de secano y el riego por crecidas, mientras que de octubre a febrero se producen tormentas más breves y erráticas que pueden convertir los wadis en crecidas repentinas. El Niño, la fase cálida de la Oscilación del Sur de El Niño, tiende a debilitar la primera temporada e intensificar la segunda, por lo que un único fenómeno puede provocar sequía e inundaciones sucesivas.

El Banco Mundial necesita saber si los indicios actuales apuntan a un riesgo elevado de sequía e inundaciones repentinas en la próxima temporada, con la suficiente antelación como para poder debatir medidas preventivas con el Gobierno y los socios para el desarrollo. FutureWater realiza esta evaluación como parte de una iniciativa conjunta liderada por Acacia Water, elaborando un informe rápido de perspectivas estacionales para cada país en un plazo de seis semanas.

La previsión se elabora en tres pasos. Se analizan los fenómenos históricos de El Niño comparándolos con los datos de precipitaciones por satélite, el estado de la vegetación, los registros de desastres y los informes humanitarios, con el fin de determinar qué estaciones y regiones han sido más vulnerables. A continuación, un modelo de «bosque aleatorio» relaciona los factores determinantes a gran escala —como el índice Niño 3.4, el dipolo del Océano Índico y las precipitaciones previas— con las anomalías locales de precipitaciones y sequía, lo cual se valida mediante una validación cruzada en la que se excluye un año y se presenta junto con su precisión. Las previsiones se elaboran para tres zonas climáticas en lugar de para gobernaciones, ya que las anomalías estacionales siguen las fronteras climáticas y no las administrativas.

Los resultados del modelo y los análogos históricos se combinan en categorías de impacto basadas en la distribución local observada, de modo que la previsión sigue siendo útil incluso cuando la precisión de la previsión es limitada. Cada informe nacional expone las perspectivas estacionales y sus implicaciones para la adopción de medidas preventivas, con anexos sobre la respuesta de la vegetación a la sequía y sobre las crecidas repentinas asociadas a El Niño, así como una breve presentación de diapositivas para su debate con el Banco Mundial y sus socios.

Del 3 al 14 de septiembre de 2026, FutureWater se unió al Banco Asiático de Desarrollo (ADB) en Dili, Timor Oriental, para llevar a cabo una misión de ejecución en el marco del proyecto regional de asistencia técnica «Bridging the Gap Between Adaptation Planning and Financing» (Reducir la brecha entre la planificación de la adaptación y la financiación). La misión reunió a instituciones gubernamentales clave, socios para el desarrollo y partes interesadas del sector privado con el fin de impulsar la elaboración del Plan de Inversión en Adaptación Climática (CAIP) de Timor Oriental.

Como parte de la misión, el BAsD y el Ministerio de Turismo y Medio Ambiente organizaron un taller de dos días de duración en el que participaron diversas partes interesadas, con alrededor de 70 asistentes procedentes del Gobierno nacional y municipal, socios para el desarrollo, ONG y el ámbito académico. FutureWater presentó y debatió los resultados de la evaluación de riesgos climáticos y contribuyó a establecer las prioridades de las medidas de adaptación y a elaborar paquetes de inversión, prestando especial atención a la agricultura y los recursos hídricos.

La misión supone un paso importante para convertir las prioridades de adaptación climática de Timor-Leste en oportunidades de inversión concretas y financiables. FutureWater seguirá apoyando al Banco Asiático de Desarrollo y al Gobierno de Timor-Leste en el desarrollo de los paquetes de inversión en adaptación y en la finalización del CAIP, cuya validación con las partes interesadas está prevista para finales de 2026.

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.

La región de Arslanbob, en la provincia de Jalal-Abad, que alberga el bosque de nogales semisalvajes más grande del mundo, la región de Arslanbob, en la provincia de Jalal-Abad, ha perdido aproximadamente la mitad de su cubierta forestal entre 1990 y 2018, con una reducción de la superficie forestal de más de 100 000 hectáreas a unas 45 000 hectáreas. El uso insostenible de los pastos, el pastoreo excesivo, la invasión de los bosques y la débil aplicación de las normas de uso del suelo han limitado la regeneración natural. Al mismo tiempo, el cambio climático está intensificando el estrés ecológico: las temperaturas en la República Kirguisa han aumentado 1,3 °C en las últimas cuatro décadas y se prevé que sigan subiendo, lo que provocará heladas tardías que afectarán a la producción de nueces, el agotamiento de los manantiales, la disminución de la capa de nieve y la recarga de las aguas subterráneas, brotes de plagas y incendios forestales más frecuentes, y un mayor riesgo de deslizamientos de tierra y erosión. Más allá de su valor económico, estos bosques regulan los caudales de agua hacia el valle de Ferganá, situado aguas abajo, estabilizan las laderas y reducen el riesgo de inundaciones, deslizamientos de tierra y corrimientos de lodo.

Con el apoyo del Banco Asiático de Desarrollo (ADB), el proyecto CARE promueve soluciones basadas en la naturaleza, entre las que se incluyen la reforestación, la gestión sostenible de los pastos, la agrosilvicultura adaptativa y la gobernanza integrada de bosques y pastos, con el respaldo de la monitorización digital y la participación de la comunidad. Para garantizar que estas intervenciones estén diseñadas para resistir las condiciones climáticas futuras, FutureWater llevó a cabo una evaluación detallada de los riesgos climáticos y la adaptación que incluyó:

  1. Un análisis del clima histórico y de las proyecciones climáticas futuras basadas en el CMIP6 para la provincia de Jalal-Abad, incluyendo tendencias en temperatura, precipitaciones, estacionalidad y fenómenos climáticos extremos bajo los escenarios SSP2-4.5 y SSP5-8.5
  2. Una evaluación de los riesgos climáticos que combina información sobre peligros, exposición y vulnerabilidad para evaluar el riesgo del proyecto frente a inundaciones, sequías, olas de calor, incendios forestales, deslizamientos de tierra y corrimientos de lodo
  3. Un conjunto de opciones de adaptación específicas, como la diversificación de la composición de especies, la zonificación de la regeneración basada en el clima, la mejora del carbono orgánico del suelo, la recogida de agua y los planes de pastoreo dinámicos
  4. Una estimación del potencial de mitigación de gases de efecto invernadero de la regeneración forestal y la mejora de la gestión de los pastizales.

El objetivo es reforzar la capacidad interna del IoE para la modelización de riesgos climáticos y geológicos en Abjasia —en particular, la susceptibilidad a los flujos de lodo y los deslizamientos de tierra— mediante el diseño y la impartición de formación en línea específica, así como la prestación de asesoramiento de seguimiento, de modo que el instituto pueda aplicar de forma autónoma estos métodos de modelización en sus evaluaciones de riesgo de inundaciones y en la planificación de medidas de mitigación.

Armenia es un país sin litoral situado en el Cáucaso Meridional, con un clima seco, en el que las mayores precipitaciones se registran en las montañas. Sus recursos hídricos superficiales y subterráneos —alrededor de 9.000 millones de metros cúbicos de agua utilizable al año— sustentan la energía hidroeléctrica (más del 30 % de la combinación energética nacional), el riego (el 80 % de los cultivos) y el suministro de agua potable, y el almacenamiento en embalses desempeña un papel fundamental para equilibrar la demanda a lo largo de las estaciones. Sin embargo, el calentamiento está adelantando el deshielo a principios de año, y se prevé que los caudales fluviales disminuyan aproximadamente un 14 % para 2040 y hasta un 39 % a finales de siglo. Esto somete a una presión cada vez mayor a las 87 presas existentes en Armenia y a los embalses en proyecto.

Para el Banco Asiático de Desarrollo (BAsD), FutureWater lleva a cabo una evaluación de los riesgos climáticos sobre la disponibilidad de recursos hídricos en las seis cuencas fluviales principales de Armenia, centrándose en los embalses existentes y previstos. La evaluación combina el modelo hidrológico SPHY con proyecciones climáticas a escala reducida de ERA5 y NASA-NEX. Las actividades específicas incluyen:

  • Recopilar datos del modelo digital de elevación (DEM), del suelo, del uso del suelo y del clima histórico y futuro para las seis cuencas fluviales principales.
  • Evaluar la disponibilidad de recursos hídricos y la variabilidad interanual y estacional utilizando un modelo hidrológico, incluyendo los caudales de entrada a un conjunto seleccionado de embalses clave.
  • Evaluar los impactos del cambio climático en los recursos hídricos, incluidos los cambios en las aportaciones del deshielo.
  • Cálculo de indicadores de impacto para las cuencas y los embalses: frecuencia potencial de recarga e indicadores de caudales altos y bajos.
  • Priorizar los embalses existentes y previstos en función del riesgo climático y el potencial de adaptación, con el fin de respaldar las decisiones de inversión del Banco Asiático de Desarrollo (ADB) y la planificación nacional de los recursos hídricos de Armenia.
  • Identificar soluciones de adaptación preliminares en consulta con las contrapartes gubernamentales y los socios para el desarrollo.

Un aspecto central es la estacionalidad. El funcionamiento de los embalses no solo depende de los volúmenes anuales de agua, sino también decuándollega el agua, y el cambio hacia un deshielo más temprano y un caudal base estival reducido tiene consecuencias directas para los calendarios de llenado de los embalses, el momento del riego y el diseño de nuevas infraestructuras de almacenamiento. Los resultados —incluida una lista priorizada de embalses para la inversión en adaptación— servirán de base para la cartera de inversiones del BAsD en el marco del programa «Glacier to Farms» y para la planificación a largo plazo de los recursos hídricos de Armenia. El trabajo se lleva a cabo en estrecha colaboración con el Ministerio de Medio Ambiente, el Ministerio de Administración Territorial e Infraestructuras y el Ministerio de Economía de Armenia.

El proyecto ofrece una referencia completa y lista para la toma de decisiones sobre riesgos climáticos para cada una de las diez provincias de Georgia (las nueve mkhare más la República Autónoma de Adjara). En concreto, (i) recopila una señal coherente de las tendencias climáticas a través de ocho indicadores por provincia en el marco del escenario de altas emisiones del CMIP6, (ii) traduce los conjuntos de datos de riesgos en malla y las bases de datos globales de clasificación de riesgos a una escala de gravedad comparable de «Baja-Grave» para seis riesgos por provincia en tres horizontes temporales (actual, 2050, 2090), y (iii) los presenta en perfiles en formato póster A4 listos para su inclusión en los informes del programa del Banco Asiático de Desarrollo (ADB) y en los talleres de diseño provinciales.

FutureWater creó un proceso reproducible que aúna tres capas de evidencia: proyecciones climáticas a largo plazo, datos de riesgos en cuadrículas y clasificaciones de riesgos actuales, complementadas con el aumento del nivel del mar ajustado a Georgia para las provincias costeras. Una estrategia híbrida de gravedad selecciona la fuente más sólida para cada riesgo, utilizando datos en cuadrículas cuando están disponibles y reglas de ajuste calibradas por expertos sobre indicadores climáticos futuros cuando no lo están. El resultado para cada provincia es un perfil único de una página que combina mapas, gráficos de tendencias de indicadores y matrices de riesgos en tres horizontes temporales.

Con estos perfiles, el Banco Asiático de Desarrollo (ADB) y los homólogos del sector del agua del Gobierno de Georgia podrán priorizar las medidas de adaptación climática a nivel de asentamiento en las diez provincias basándose en una base de datos compartida y citable, defender las decisiones de diseño de infraestructuras frente a una clasificación de gravedad transparente, y volver a ejecutar el proceso a medida que se disponga de proyecciones climáticas actualizadas y capas de riesgos en cuadrículas mejoradas. El mismo enfoque puede reutilizarse como plantilla para la evaluación climática a nivel de asentamiento en otras partes de la cartera regional de agua del ADB.

MountAInWater llevará a cabo el primer reanálisis global exhaustivo de los recursos hídricos de montaña, combinando modelos físicos de alta resolución con inteligencia artificial. El proyecto comienza con un detallado trabajo de campo y la elaboración de modelos en cuatro «supersitios» situados en las Montañas Rocosas canadienses, los Andes, el Pamir y el Himalaya. Estas simulaciones servirán para entrenar modelos de IA que permitirán ampliar el enfoque a escala global, abarcando todas las principales cadenas montañosas con una resolución de hasta un kilómetro. El proyecto aborda las no linealidades y los puntos de inflexión en los glaciares, la nieve y el permafrost que rara vez se han tenido en cuenta hasta la fecha. Una vez completado el reanálisis global, el equipo se centrará en los puntos críticos regionales, es decir, las zonas que se enfrentan a cambios significativos en la disponibilidad de agua, para evaluar los impactos sociales y ecológicos y colaborar con las partes interesadas locales en estrategias de adaptación.

Junto con la Universidad de Wageningen y Hydrominds, FutureWater se centrará en identificar los puntos críticos de escasez de agua y simular la asignación de recursos hídricos en las regiones situadas aguas abajo. Esto implica evaluar dónde y cuándo se utiliza el agua de montaña para el riego, el agua potable y la energía hidroeléctrica, y cómo los cambios en la hidrología de montaña provocados por el clima afectarán a la seguridad hídrica de las comunidades situadas aguas abajo.

El proyecto reúne a socios de seis países: ISTA (Austria, líder), ETH Zúrich (Suiza), Universidad Técnica de Múnich (Alemania), Universidad de Lausana (Suiza), Universidad de Utrecht (Países Bajos), Universidad de Saskatchewan (Canadá), Universidad de Wageningen (Países Bajos), FutureWater (Países Bajos) y Climate Adaptation Services (Países Bajos).

A través de una interfaz web fácil de usar y de servicios de datos interoperables, DROPS-WISE facilitará la toma de decisiones operativas, la gestión de crisis y la planificación a largo plazo para las autoridades responsables del agua y otras partes interesadas. Diseñada teniendo como pilares fundamentales la interoperabilidad, la gobernanza de datos y la escalabilidad, la solución se ajusta a las normas europeas en materia de datos y a los servicios de Copernicus, contribuyendo a una gestión del agua más resiliente y basada en datos ante la creciente incertidumbre climática.

DROPS-WISE es uno de los cinco consorcios seleccionados en el marco del proyecto de innovación PCP WISE. PCP WISE es un proyecto de innovación europeo en el que colaboran organizaciones públicas y agentes del mercado de toda Europa. El proyecto se centra en el desarrollo de una herramienta útil y aplicable para la información sobre el agua, que permita a los gestores del agua responder mejor y más rápidamente a los retos relacionados con el clima. Al combinar de forma inteligente los datos satelitales con, por ejemplo, mediciones de campo y modelos meteorológicos e hidrológicos, se obtiene una mayor comprensión de la dinámica del sistema de vegetación acuática.

DROPS-WISE está formado por un consorcio entre FutureWater, Acacia Water, Nelen & Schuurmans, VITO, Technolution y ARUP. FutureWater aporta su experiencia en modelización y análisis hidrológicos, evaluación de riesgos y gestión de la escasez de agua y la sequía.

En julio de 2026 el consorcio fue seleccionado para la Fase 2 de la compra pública precomercial, que se extiende hasta mayo de 2027. La Fase 2 convierte el diseño de solución aprobado en la Fase 1 en un prototipo operativo integrado, desarrollado en ciclos sucesivos de desarrollo, integración, prueba y refinamiento. Los compradores y los usuarios finales prueban el sistema durante todo el proceso, y el prototipo se demuestra en varios casos de uso de PCP WISE que abarcan contextos climáticos, hidrológicos y operativos distintos, como preparación para la validación de la Fase 3.

Cronología con las tres fases de DROPS-WISE: diseño de la solución, desarrollo del prototipo y validación
Las tres fases de la compra pública precomercial y la contribución de FutureWater.

En la Fase 2, FutureWater desarrolla y prueba el motor hidrológico que sustenta el servicio. El trabajo integra datos derivados de satélite en el modelo hidrológico SPHY, lo acopla con la modelización de aguas subterráneas aportada por Acacia Water, y define cómo se calibra, se compara y se prueba el motor antes de que sus resultados alimenten los indicadores de sequía y lluvia que presenta la plataforma.

Logotipos de los seis socios del consorcio DROPS-WISE: Acacia Water, ARUP, FutureWater, Nelen & Schuurmans, Technolution y VITO
Los seis socios que desarrollan DROPS-WISE.

FutureWater se complace en anunciar la finalización con éxito del proyecto BONEX (2022-2025), centrado en el avance del nexo entre el agua, la energía, los alimentos y los ecosistemas (WEFe). El proyecto tenía como objetivo salvar la brecha entre la gobernanza y la práctica mediante el desarrollo de soluciones prácticas para superar las barreras en las políticas y la toma de decisiones relacionadas con el WEFe.

A lo largo de sus tres años de duración, BONEX ha obtenido varios resultados clave:

  1. Desarrollo de un marco puente WEFe
  2. Creación de herramientas de diagnóstico para apoyar las evaluaciones del WEFe.
  3. Demostración y prueba de soluciones en proyectos piloto seleccionados.
  4. Aprovechamiento y ampliación de los resultados de BONEX

En conjunto, estas actividades han reforzado significativamente el pensamiento, la práctica y la toma de decisiones basados en el nexo en diversos contextos.

Como parte del proyecto BONEX, financiado por EU-PRIMA, FutureWater desarrolló y puso a prueba con éxito la herramienta REWEFe (Evaluación rápida del nexo entre el agua, la energía, los alimentos y los ecosistemas). REWEFe permite a los usuarios evaluar cuantitativamente los vínculos intersectoriales e intrasectoriales y evaluar los impactos de diferentes escenarios (incluidas las intervenciones y proyecciones) en los cuatro sectores WEFE.

Desarrollada en un entorno MS Excel, REWEFe está diseñada para realizar evaluaciones rápidas y accesibles, proporcionando resultados visuales claros y un análisis de escenarios sólido para apoyar la planificación integrada a múltiples escalas. La herramienta es:

  • Rápida y fácil de usar
  • De acceso totalmente abierto
  • Flexible y fácil de personalizar
  • Está diseñada para apoyar el análisis de escenarios y la toma de decisiones basada en el nexo

En colaboración con socios de siete países mediterráneos (Italia, Portugal, España, Jordania, Líbano, Túnez y Marruecos), REWEFe se desarrolló conjuntamente y se aplicó en los siete proyectos de demostración. Estos proyectos implementaron una amplia gama de soluciones nexus, incluyendo soluciones basadas en la naturaleza (como cultivos de cobertura, restauración de riberas y humedales), sistemas hidropónicos alimentados con energía solar y prácticas mejoradas de gestión de nutrientes. La herramienta se utilizó para realizar análisis avanzados de WEFe y para demostrar la eficacia de las intervenciones individuales y combinadas, así como sus posibles repercusiones a mayor escala. Se desarrollaron múltiples escenarios para cada proyecto de demostración con el fin de apoyar la toma de decisiones basada en datos empíricos.

Además del desarrollo técnico y la aplicación de REWEFE, FutureWater elaboró un informe de políticas en el que se resumen las principales conclusiones de los proyectos de demostración. El informe destaca cómo las herramientas y métodos BONEX pueden apoyar las evaluaciones multidisciplinarias del nexo WEFE y servir de base para políticas y planes integrados e intersectoriales.