La creixent freqüència de fenòmens naturals extrems i l'impacte que aquests tenen en societats i ecosistemes han portat al desenvolupament de models d'alerta primerenca cada cop més precisos i automatitzats. En els darrers temps, tant la investigació internacional com els projectes europeus estan apostant per l'ús de la intel·ligència artificial i la teledetecció per crear sistemes que no només detectin riscos, sinó que també permetin anticipar-se a les seves conseqüències amb prou marge per prendre decisions eficaces i salvar vides.
Els models d'alerta primerenca s'estan consolidant com una eina clau per reduir danys i optimitzar recursos davant de terratrèmols, incendis forestals, plagues o el declivi de boscos. Gràcies a l'aplicació de noves tecnologies, aquests sistemes ja no es limiten a emetre avisos generals, sinó que ara integren dades en temps real, imatges satel·litàries, registres fisiològics i sensors distribuïts al territori.
Alerta primerenca sísmica gràcies a la intel·ligència artificial
Un dels avenços més destacats prové del treball conjunt entre universitats xilenes i britàniques, que han implementat un model predictiu d'intensitat sísmica basat en intel·ligència artificial. Desenvolupat per investigadors de la Universitat dels Andes, la Universitat de Xile i la University of Exeter, aquest sistema és capaç d'anticipar la intensitat esperada d'un terratrèmol fins a 30 o 40 segons abans que es produeixi el punt àlgid del fenomen, un marge que pot marcar la diferència a l'hora d'evacuar estructures vulnerables o aturar.
El sistema, batejat com a HEWFERS (Hybrid Earthquake Early Warning Framework for Estimating Response Spectra), utilitza tècniques avançades d'aprenentatge automàtic per analitzar els primers segons registrats a les estacions accelerogràfiques. Amb aquesta informació, és capaç d'estimar no només l'àrea afectada, sinó també l'exigència real que suportaran els edificis i altres infraestructures. D'aquesta manera, els responsables de protecció civil i emergències tenen una base més sòlida per decidir quines mesures cal adoptar en cada cas.
La iniciativa planteja la seva futura implantació massiva a països amb alta activitat sísmica com Xile, aprofitant la xarxa d'estacions ja existents del Centre Sismològic Nacional. A més, la validació amb dades de terratrèmols reals —com els que han passat al Japó— demostra el seu potencial per adaptar-se a altres contextos sísmics internacionals.
Protecció de pinedes i alzinars mitjançant models automatitzats
També a nivell forestal, la idea d'alerta primerenca s'està consolidant. El projecte europeu PIEDADA, liderat per l'Institut d'Agricultura Sostenible del CSIC, té com a objectiu desenvolupar un sistema capaç d'identificar boscos en risc de mortalitat, especialment pinedes i alzinars de l'entorn mediterrani. Aquesta tecnologia se centra en la detecció precoç de plagues i malalties, utilitzant sensors de teledetecció tèrmica i l'anàlisi de variables fisiològiques per captar els primers signes de deteriorament als arbres.
Segons els investigadors, la detecció primerenca resulta fonamental per implantar una silvicultura de precisió i mitigar els impactes econòmics i ecològics del declivi forestal. TREAD compta amb la col·laboració de la Universitat de Còrdova i el centre portuguès CoLAB ForestWISE, a més del suport de l'European Forest Institute, fet que subratlla la seva rellevància internacional.
Més enllà de la captació de dades, el projecte preveu la creació d'una base de dades oberta i un visualitzador en línia que permeti compartir informació entre científics, gestors forestals i responsables públics. La idea és escalar el model a tota mena d'ecosistemes, integrant noves espècies i adaptant la resposta davant de desafiaments climàtics canviants.
Reptes i oportunitats dels nous models predictius
L'ús de models d'alerta primerenca planteja desafiaments científics i tècnics. Entre ells, la dificultat per comprendre i modelar els canvis fisiològics en les plantes sotmeses a estrès i la necessitat d'adaptar els algoritmes a condicions ambientals molt variables.
Tot i aquestes dificultats, la tendència és clara: la integració de tecnologies d'anàlisi predictiva i big data en la gestió de riscos transforma la manera d'abordar les emergències. Cada cop més, aquestes eines permeten anticipar-se en qüestió de segons a la possible magnitud d'un desastre, facilitant una resposta més ràpida i específica.
El desenvolupament de models d'alerta primerenca, tant per a terratrèmols com per a la salut dels boscos, demostra la importància de la col·laboració internacional i la inversió en recerca aplicada. Els sistemes avançats que ja s'estan provant a Europa i Amèrica Llatina representen un pas endavant per protegir tant infraestructures crítiques com ecosistemes naturals i comunitats vulnerables davant d'amenaces cada cop més freqüents i impredictibles.
