El proyecto D4RUNOFF transforma datos complejos de escorrentía urbana en mapas de riesgo claros basados en el clima, lo que permite a las ciudades identificar puntos críticos de contaminación y planificar con confianza soluciones prácticas basadas en la naturaleza (SBN).
La escorrentía urbana es un problema cotidiano invisible y uno de los riesgos ambientales que más se pasan por alto que enfrentan las ciudades en la actualidad. Cuando llueve, el agua fluye sobre carreteras, tejados y superficies pavimentadas, acumulando contaminantes como metales pesados de materiales de construcción, residuos de neumáticos, hidrocarburos y otros contaminantes. Esta escorrentía contaminada a menudo se transporta sin tratamiento a arroyos, humedales y aguas costeras.
Uno de los objetivos de D4RUNOFF es abordar este problema con una solución práctica y amigable para la ciudad que transforma datos ambientales complejos en mapas de riesgo claros y procesables. Estos mapas muestran dónde es más probable que ocurra la contaminación según los escenarios de precipitaciones actuales y futuros, lo que permite a los gobiernos locales priorizar las acciones donde más importa.
En el corazón de esta innovación se encuentra Mitiga Solutions, una pyme de inteligencia de riesgos climáticos con sede en Barcelona y miembro del consorcio D4RUNOFF. Mitiga Solutions diseñó una metodología de mapeo de riesgos para el proyecto que transforma los datos ambientales sin procesar en una herramienta intuitiva de toma de decisiones para los equipos de la ciudad.
¿Qué tipo de problemas causa la escorrentía urbana a las ciudades?
La contaminación por escorrentía urbana es difícil de gestionar porque es difusa (no tiene una única fuente), está impulsada por eventos (provocada por las lluvias) y variable (cambia con la estación, el uso del suelo y el tráfico).
Muchos municipios carecen de herramientas para conectar los datos de precipitaciones, el uso de la tierra y los umbrales de contaminantes en una imagen de riesgo integrada. Sin esta integración, los equipos suelen depender del mantenimiento reactivo en lugar de la prevención estratégica.
D4RUNOFF cambia esa dinámica al combinar datos de monitoreo, resultados de modelado y herramientas visuales en una plataforma digital asistida por IA.
¿Qué es el edificio D4RUNOFF?
D4RUNOFF ha desarrollado una plataforma digital asistida por IA que alberga:
Mapas de riesgo de contaminantes específicos Herramientas de planificación de SBN Integración de datos de monitoreo Pronóstico de lluvias ajustado al clima Capacidades de comparación de escenarios
Estas herramientas se están aplicando actualmente en tres ciudades piloto: Odense (Dinamarca), Santander (España) y Pontedera (Italia). ¡Regístrese para probar nuestra plataforma asistida por IA!
La plataforma permite a las empresas de servicios públicos, planificadores y formuladores de políticas:
Identificar puntos críticos de contaminación Comparar visualmente vecindarios Investigar posibles intervenciones de infraestructura verde Evaluar cómo cambiará el riesgo con los futuros patrones de lluvia
Los mapas de riesgo se combinan con opciones de SbN, como jardines de lluvia, techos verdes, pavimentos permeables y humedales, lo que permite a las ciudades vincular el diagnóstico y la acción en el mismo entorno.
¿Cómo transforma la solución mitiga los datos sin procesar en mapas de riesgo claros?
Mitiga Solutions diseñó D4RUNOFF, la primera metodología completa de mapeo de riesgo de contaminación por escorrentía.
Este proceso integra conjuntos de datos urbanos abiertos (tipos de superficie, sistemas de drenaje, mapas de uso de la tierra), registros de precipitaciones y proyecciones climáticas, datos de monitoreo de campo, umbrales de seguridad ambiental y modelos hidrológicos y de transporte de contaminantes.
El resultado es un índice de riesgo espacial que muestra dónde es probable que las concentraciones de contaminantes superen los niveles seguros, con qué frecuencia se esperan superaciones y cómo cambia el riesgo dependiendo de la intensidad de las lluvias futuras.
Estos mapas pueden verse por contaminantes individuales (metales pesados, sustancias basadas en neumáticos, etc.) o como capas de riesgo que combinan múltiples contaminantes.
En lugar de cuadros técnicos complejos, el resultado es visual e intuitivo y utiliza gradientes de color y señales de probabilidad para facilitar las comparaciones entre distritos.
Pasar de los datos sin procesar a la inteligencia visual de riesgos permite las operaciones del día a día.
¿Cómo se validó el modelo en el mundo real?
Los modelos sólo son valiosos si reflejan la realidad. Para validar el mapa de riesgos, los socios de D4RUNOFF, VCS y la Universidad de Copenhague, llevaron a cabo una campaña de ciencia ciudadana a gran escala en Odense durante la primavera y el verano de 2025.
Los voluntarios recolectaron más de 300 muestras de escorrentía de diversos eventos de lluvia y áreas urbanas.
Los resultados de este estudio respaldan las siguientes observaciones clave:
Las concentraciones de contaminantes fueron generalmente mayores en los centros de las ciudades. Las sustancias relacionadas con los neumáticos mostraron una fuerte asociación con el volumen de tráfico rodado.
Estas mediciones del mundo real se utilizan para calibrar y ajustar el modelo, asegurando que el mapa de riesgo responda con precisión a la dinámica de las precipitaciones y las condiciones de la superficie urbana.
Esta integración de «verdad sobre el terreno» aumenta la confianza en el resultado de la plataforma.
¿Qué les dice realmente un mapa de riesgos a los equipos de la ciudad?
¿Dónde debería buscar primero?
La identificación de puntos críticos permite a los trabajadores priorizar las inspecciones de drenaje, el mantenimiento de nodos críticos, intervenciones piloto a pequeña escala y campañas de monitoreo específicas para actuar estratégicamente contra la contaminación por escorrentía urbana.
¿Con qué frecuencia puede ocurrir la contaminación?
El mapa no sólo muestra la presencia o ausencia de riesgo, sino también la probabilidad y frecuencia de recurrencia mediante una escala de colores intuitiva. Esto permite a los planificadores responder preguntas como:
¿Se publicará una vez al año o varias veces por temporada? ¿Qué regiones enfrentan el mayor riesgo de recurrencia? ¿Cómo cambiará la frecuencia a medida que se produzcan precipitaciones más intensas?
Este enfoque probabilístico respalda decisiones de infraestructura tanto operativas como a largo plazo.
¿Qué tipo de NBS puede funcionar aquí?
La capa de riesgo está integrada con la herramienta de planificación NBS de la plataforma asistida por IA de D4RUNOFF, lo que permite a los usuarios explorar jardines de lluvia, humedales artificiales, corredores verdes y pavimentos permeables.
Las ciudades pueden comparar cómo estas intervenciones reducen el transporte de contaminantes a lo largo del tiempo y evaluar su posible eficacia antes de invertir.
Esta integración reduce la brecha entre la evaluación de riesgos y la planificación de la intervención.
¿Qué sigue para D4RUNOFF?
Mitiga Solutions está actualmente completando la versión 2.0 del mapa de riesgos, con mejoras que incluyen una mayor validación y categorías de contaminantes ampliadas (donde existen conjuntos de datos confiables).
El objetivo sigue siendo simple. El objetivo es crear mapas fáciles de usar, confiables y con información climática que respalden las decisiones municipales cotidianas, como cronogramas de mantenimiento y planes de rediseño de calles.
Tenga en cuenta: Este es un perfil comercial.
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