Modelo de riesgo
Un score diario por celda que combina pronósticos de lluvia, saturación de suelo, drenaje y elevación. La base computacional: lo que dice el modelo, sin filtrar.
Caso piloto: Partido de Bolívar, Buenos Aires
Inteligencia de riesgo hídrico, zona por zona.
Un agente conversacional que cruza modelo de riesgo, observaciones de campo y evidencia satelital para diagnosticar zonas y priorizar acciones.
Riesgo de anegamiento · hoy4 zonas en alerta · actualización diaria
Estás viendoBolívarBuenos Aires, AR
Modelo diario por celda de 2,5 km, cruzado con observaciones de campo. Pasá el cursor por una celda para ver el detalle.
bajomoderadoaltocrítico
Datos & arquitectura
Un modelo reproducible, verificable y consultable por agentes.
Cruzamos fuentes oficiales con observaciones de campo sobre una grilla fina del partido, accesible tanto para personas como para otros agentes.
- fuentes abiertas
- 4
Open-Meteo · SoilGrids · NOAA ONI · Copernicus Sentinel-1. Datos públicos, auditables y reproducibles.
- factores en el modelo
- 10
Lluvia, suelo, napa, drenaje y ENSO combinados en un score diario por celda.
- celdas
- 951
Resolución de 2,5 km en todo el Partido de Bolívar.
- servidores MCP
- 2
Cualquier agente compatible puede consultar el modelo y las observaciones de campo.
Anatomía del diagnóstico
Modelo, campo y satélite — en una conversación
El agente cruza el modelo de riesgo con observaciones de campo y, cuando hace falta, lo verifica con imágenes Sentinel-1. Tres capas independientes para un mismo diagnóstico.
Observaciones de campo
Reportes geolocalizados que cargan productores, técnicos y agrónomos cuando ven anegamiento, suelo saturado o caminos cortados. La realidad del terreno.
Diagnóstico cruzado, no un score crudo
El agente compara qué predice el modelo con qué reportan los observadores. Si ambos coinciden, la alerta queda confirmada y prioriza acciones. Si discrepan, levanta la discrepancia para que decidas — sin esconder el conflicto detrás de un número.
- Si coinciden
- Alerta confirmada por evidencia humana, lista para priorizar.
- Si discrepan
- Discrepancia visible, con el contexto para decidir.
Verificación satelital independiente
Cuando hace falta una tercera mirada, el agente consulta imágenes radar Sentinel-1 (Copernicus) y mide qué porción de la zona quedó bajo agua. Es evidencia retrospectiva que no depende de carga humana ni de los supuestos del modelo — útil para confirmar eventos pasados o resolver discrepancias.
Caso de estudio
Bolívar, marzo 2025
El tipo de evento que el agente está diseñado para anticipar — y por qué el enfoque escala a otros territorios.
Marzo 2025 · evento+140k ha bajo agua
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140.000+ ha bajo agua en el partido — declaración de emergencia agropecuaria.
Cuencas del arroyo Vallimanca y bajos de Pirovano entre las zonas más afectadas.
Los actores del territorio tomaron decisiones reactivas porque no había una vista común y temprana del riesgo.
Bolívar es el caso piloto: el modelo está calibrado para la pampa húmeda, pero el pipeline es replicable a cualquier territorio con datos hidrológicos comparables.
Hoy ese mismo evento es verificable a posteriori con Sentinel-1 SAR — el agente puede mostrarte la máscara de agua de marzo de 2025.