12. Generación de alertas sobre la calidad del agua¶

Primer contacto con la toma de decisiones¶

El sistema de alertas permite detectar automáticamente eventos anómalos o procesos de degradación progresiva en la calidad del agua a partir de series temporales satelitales.

Este módulo transforma la información técnica generada en los bloques anteriores (procesamiento, calibración y validación) en señales operativas, orientadas a apoyar la toma de decisiones por parte de técnicos y gestores.

Las alertas no sustituyen al análisis experto, sino que priorizan zonas y momentos donde es necesario prestar atención.

12.1 Principios de diseño del sistema de alertas¶

El sistema de alertas se apoya en cuatro principios fundamentales que garantizan su robustez y utilidad operativa.

1. Análisis por píxel¶

Cada píxel del cubo de datos ARD se analiza de forma independiente.
Cada píxel tiene su propio historial temporal.
Permite capturar patrones espaciales heterogéneos dentro de un mismo embalse.

Este enfoque evita promedios excesivos que podrían ocultar problemas localizados.

2. Contexto temporal propio¶

Las alertas no se basan únicamente en valores absolutos.
Se evalúa la evolución histórica reciente de cada serie temporal.
Cada píxel se compara consigo mismo en el tiempo.

Esto reduce: - falsos positivos, - diferencias naturales entre embalses, - y sesgos debidos a condiciones estructurales.

3. Robustez frente a ruido¶

Para evitar alertas espurias: - se exige persistencia temporal, - se utilizan criterios estadísticos, - se filtran valores puntuales anómalos.

Así se minimiza el impacto de: - errores de medida, - imágenes aisladas de baja calidad, - efectos atmosféricos residuales.

4. Interpretabilidad¶

Las alertas detectadas a nivel de píxel:
se agrupan espacialmente,
se vectorizan,
se simplifican geométricamente.
Se descartan regiones muy pequeñas o no significativas.

El resultado es una visualización clara y comprensible en el WebGIS, pensada para uso operativo.

Mensaje clave para la formación¶

El sistema prioriza alertas robustas e interpretables,
no detecciones masivas difíciles de gestionar.

12.2 Tipos de alertas¶

Umbral, anomalía y tendencia¶

El sistema analiza cada serie temporal de forma individual y contextualizada, generando tres tipos de alertas complementarias.

12.2.1 Alerta tipo 1 – Umbral absoluto¶

Descripción - Se activa cuando el valor supera un umbral fijo predefinido. - No depende del comportamiento histórico del píxel.

Uso típico - Valores guía de calidad del agua. - Umbrales internos de gestión. - Escenarios donde interesa una detección inmediata y clara.

Ventajas - Interpretación directa. - Respuesta rápida ante eventos severos.

Limitaciones - Puede no adaptarse bien a la variabilidad natural de cada embalse.

12.2.2 Alerta tipo 2 – Anomalía estadística persistente¶

Descripción - Basada en desviaciones respecto al comportamiento reciente. - Se calcula la media y desviación estándar en una ventana temporal. - Se utiliza el z-score del valor actual. - Se exige persistencia en varias observaciones consecutivas.

Qué detecta - Eventos abruptos pero sostenidos: - floraciones rápidas, - episodios puntuales de turbidez, - cambios repentinos no habituales.

Ventaja clave - Se adapta al comportamiento propio de cada píxel.

12.2.3 Alerta tipo 3 – Tendencia creciente¶

Descripción - Detecta aumentos progresivos mediante regresión lineal. - Evalúa: - pendiente positiva, - significación estadística.

Qué detecta - Procesos de deterioro gradual: - eutrofización progresiva, - incremento continuado de turbidez.

Valor operativo - Permite anticipación, incluso antes de superar umbrales críticos.

Vectorización espacial de alertas¶

Una vez detectadas las alertas a nivel de píxel:

se agrupan espacialmente,
se generan entidades vectoriales simplificadas,
se filtran áreas pequeñas no significativas.

Esto facilita: - la visualización en el WebGIS, - la interpretación por técnicos, - la priorización de actuaciones.

12.3 Parámetros ajustables del sistema de alertas¶

El sistema de alertas está diseñado para ser flexible y configurable, adaptándose a:

distintos embalses,
distintas variables,
distintos objetivos de gestión.

Los parámetros ajustables permiten calibrar el equilibrio entre: - detección temprana, - fiabilidad de las alertas.

12.3.1 Parámetros del criterio de umbral (Tipo 1)¶

`umbral`¶

Valor de corte que activa la alerta.
Definido por variable (clorofila-a, TSM, etc.).
Independiente del historial.

Impacto - Umbrales bajos → mayor sensibilidad. - Umbrales altos → detección solo de eventos severos.

12.3.2 Parámetros de anomalías estadísticas (Tipo 2)¶

`ventana_anomalia`¶

Número de observaciones previas para caracterizar el comportamiento reciente.
Ventanas cortas → mayor sensibilidad.
Ventanas largas → mayor estabilidad.

`zscore_umbral`¶

Umbral de desviación estándar.
Define cuándo un valor se considera anómalo.

`persistencia_min`¶

Número mínimo de observaciones consecutivas anómalas.
Principal mecanismo de filtrado de falsos positivos.

12.3.3 Parámetros de tendencia (Tipo 3)¶

`ventana_tendencia`¶

Longitud de la ventana temporal para la regresión lineal.
Ventanas cortas → cambios rápidos.
Ventanas largas → procesos sostenidos.

12.3.4 Parámetros espaciales y de vectorización¶

`min_pixel_count`¶

Número mínimo de píxeles contiguos para considerar una región significativa.
Reduce ruido espacial.

`buffer_pixeles`¶

Buffer para unir regiones cercanas antes de vectorizar.
Genera polígonos más coherentes y operativos.

Ideas clave¶

Los parámetros permiten adaptar el sistema
sin modificar el núcleo del algoritmo.

Todos estos parámetros se guardan por embalse y variable (por ejemplo en una base de datos o JSON) y el sistema los carga dinámicamente al generar alertas. De ese modo, cada embalse puede tener su propio umbral y ventanas óptimas, y se pueden ajustar sin cambiar el código base.

12.4 Interpretación correcta de una alerta¶

Una alerta no es una orden automática de actuación, sino una señal de atención.

Para interpretarla correctamente es importante considerar:

el tipo de alerta (umbral, anomalía o tendencia),
la variable implicada,
el contexto del embalse,
la persistencia del evento,
la coherencia con otras variables.

Buenas prácticas operativas¶

Revisar la serie temporal asociada.
Contrastar con otras variables (ej. clorofila + TSM).
Considerar condiciones ambientales recientes.
Priorizar alertas persistentes y espacialmente extensas.
Valorar la necesidad de muestreo de campo.

Mensaje final clave¶

El valor del sistema de alertas está en anticipar y priorizar,
no en sustituir el criterio técnico.

12.5 Ideas clave del apartado¶

Las alertas conectan el análisis con la gestión.
El sistema combina valores absolutos y contexto temporal.
Existen alertas para eventos rápidos y procesos lentos.
La configuración es flexible y evolutiva.
La interpretación experta es siempre necesaria.
Pasa del dato a la acción.