El satélite SWOT mide por primera vez cuánto cambia el agua de los ríos del mundo, y los modelos fallaban

El satélite SWOT, de la NASA y la agencia espacial francesa CNES, ha seguido por primera vez, mes a mes y durante un año entero, cuánto cambia el agua almacenada en los ríos de casi todo el planeta. En su primer ciclo de observación, de octubre de 2023 a septiembre de 2024, el volumen de los ríos que vigila osciló unos 313 kilómetros cúbicos, un 28 % menos que la estimación más baja de los modelos. El estudio se publicó en Nature el 4 de marzo de 2026.

Que la cifra sea menor que la de los modelos no significa que los ríos tengan menos agua. Significa que, por primera vez, hay una medición con la que comprobar cuánto se equivocan las simulaciones, y la respuesta es que bastante.

¿Qué mide exactamente SWOT?

SWOT no mide el volumen total de un río, sino cómo cambia. Su instrumento principal, el radar interferométrico en banda Ka (KaRIn), mide a la vez la anchura del río y la altura de su superficie, rebotando microondas en el agua en dos franjas de 50 kilómetros a cada lado del satélite, según el resumen de la NASA sobre el estudio. Con esos datos se calcula cuánto volumen gana o pierde cada tramo de un mes a otro.

Hasta ahora había que combinar instrumentos que medían la altura con estimaciones de anchura por satélite óptico o radar, o directamente recurrir a modelos. SWOT lo hace todo a la vez. El satélite se lanzó en diciembre de 2022 desde la base de Vandenberg, en California, con aportaciones de las agencias espaciales canadiense y británica. En wwwhatsnew contamos entonces que la NASA estaba a punto de lanzar SWOT para vigilar el agua de la Tierra.

El análisis usó casi 1,6 millones de observaciones de unos 127.000 tramos de río; la nota de Nature concreta 126.674.

¿Qué ríos cambian más a lo largo del año?

El Amazonas, con diferencia. Ganó y perdió más de 172 kilómetros cúbicos de agua en el periodo estudiado, más que cualquier otro río. La NASA lo traduce a otra escala: suficiente para llenar 68 millones de piscinas olímpicas.

En el Amazonas, el Misisipi, el Orinoco, el Yangtsé, el Ganges, el Mekong y el Yeniséi, el nivel del agua varía más de 10 metros entre su punto más alto y el más bajo del año, según la NASA y la nota de prensa de Nature. En el otro extremo está el Nilo, que solo osciló 8,5 kilómetros cúbicos, menos de lo esperado. La NASA apunta tres posibles causas: las presas río arriba, una sequía severa y las dificultades propias de un instrumento nuevo.

Por qué la cifra es menor que la de los modelos

La variación medida fue un 28 % inferior a la estimación más baja de los modelos hidrológicos. La NASA relaciona parte de esa diferencia con la sequía extrema que vivió la cuenca del Amazonas durante el periodo de observación: con menos agua entrando, hay menos que ganar y perder.

Pero la conclusión de los autores va más allá de un año seco. Según la Universidad Estatal de Ohio, cuyo equipo participó en el trabajo, la comparación indica que los modelos globales necesitan mejoras importantes en cómo representan la dinámica de ríos y aguas superficiales. Los propios autores reconocen que los datos son de la primera etapa de la misión y tienen incertidumbre, y que quedan huecos en zonas con hielo y en llanuras de inundación.

La forma de las orillas

El estudio tiene una segunda parte menos llamativa pero útil: mapas casi globales de la forma de los cauces activos. El título del artículo lo deja claro, «Wide-swath altimetry maps bank shapes and storage changes in global rivers». Una de las conclusiones es que ríos con caudales parecidos pueden tener formas muy distintas, algo que los modelos tienden a simplificar.

¿Cuánta agua hay en total en los ríos?

SWOT no lo dice, pero hay una estimación anterior del mismo grupo de la NASA. En abril de 2024, un estudio publicado en Nature Geoscience, con datos de 1980 a 2009 y unos 3 millones de tramos de río, calculó que los ríos del planeta almacenan de media unos 2.246 kilómetros cúbicos, y que el Amazonas concentra alrededor del 38 %, según el JPL.

Ese trabajo combinaba modelos con unas 1.000 estaciones de aforo. Sus autores ya anticipaban que SWOT serviría para contrastarlo. Los dos números no se pueden comparar directamente: uno es un volumen medio estimado con modelos para otra época y otra red de ríos, y el otro, una oscilación anual medida desde el espacio. Lo que sí tienen en común es el grupo que los firma y el objetivo, que es dejar de depender solo de simulaciones.

«Estamos empezando a resolver algunas de las preguntas realmente difíciles para las que se construyó SWOT», dijo Cédric David, que dirige el equipo de investigación de SWOT en el JPL. «Esto es solo el principio». Para Arnaud Cerbelaud, que codirigió el estudio, las implicaciones «van mucho más allá de la hidrología».

Mi lectura es que el valor de este estudio no está en el número, sino en que por fin existe un número medido. La gestión del agua y la predicción de inundaciones y sequías se apoyan en modelos que, como muestra SWOT, pueden desviarse bastante; los autores lo dicen explícitamente. Un solo año de datos, y además excepcionalmente seco en el Amazonas, no basta para rehacerlos, pero sí para dejar de tratarlos como verdad.

Lo prudente es esperar a varios ciclos anuales antes de sacar conclusiones sobre tendencias. Lo que sí se puede afirmar ya es que la observación por satélite está pasando de complementar los modelos a corregirlos, una tendencia que también vemos en la nueva generación de satélites de observación terrestre con IA a bordo.

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En este contexto, cuatro equipos internacionales han sido reconocidos por sus destacados resultados: TelePIX (Corea del Sur), Datalayer (Bélgica), DisasterM3 (Japón) y Thales Services Numériques (Francia). Cada uno aportó una perspectiva técnica distinta, pero con un fin común: convertir grandes volúmenes de datos satelitales en mapas de daños de alta fiabilidad y en tiempo récord. Continúa leyendo «IA y satélites para detectar daños por terremotos: así avanza la colaboración internacional»