Los datos climáticos del fenómeno de El Niño de los años 2026 y 2027 ya están disponibles con meses de anticipación. La tecnología que permite convertirlos en mapas de riesgo territorial para Colombia se llama ArcGIS, de la empresa ESRI, que cruza información de satélites de la NASA y la NOAA con datos locales de cuencas, embalses, vegetación e infraestructura para identificar qué zonas del país concentran mayor vulnerabilidad.
Vanessa Guzmán, gerente de Sostenibilidad de ESRI Colombia y Ecuador, explica a EL COLOMBIANO que el proceso parte de organismos como la NOAA, que captura datos a través de satélites, boyas oceanográficas y estaciones de observación.
Esos datos pasan por calibración, georreferenciación y control de calidad hasta convertirse en productos utilizables:temperatura superficial del mar, precipitación, presión atmosférica, viento, corrientes.
ArcGIS los integra en su biblioteca global de contenido geográfico y los actualiza de manera automática mediante un flujo de datos en vivo que conecta las fuentes originales con la plataforma.
Un ejemplo concreto son las capas de Puntos Calientes Térmicos y Actividad de Incendios de VIIRS, que recogen información de sensores a bordo de los satélites Suomi NPP, NOAA-20 y NOAA-21. El sistema de la NASA que distribuye esos datos, LANCE, los actualiza en tiempo casi real y ArcGIS los incorpora automáticamente.
Para identificar qué zonas de Colombia son más vulnerables, Guzmán introduce una distinción que no siempre aparece en los debates sobre cambio climático: riesgo no es lo mismo que amenaza. Riesgo es el resultado de tres componentes que deben analizarse juntos.
El primero es la amenaza: una capa de puntos calientes puede indicar actividad térmica que precede un incendio, o datos de precipitación pueden señalar déficit hídrico.
El segundo es la exposición: qué elementos del territorio están en esa zona, cuencas hidrográficas, embalses, ecosistemas estratégicos, centros poblados, infraestructura, cultivos.
El tercero es la vulnerabilidad: qué tan susceptibles son esos elementos para resistir o recuperarse, dependiendo de la humedad de la vegetación, la capacidad de reserva de agua o la respuesta institucional disponible.
En el contexto del fenómeno de El Niño 2026-2027, esos tres componentes convergen sobre territorios específicos. Las zonas con mayor déficit hídrico histórico, menor humedad en la cobertura vegetal, embalses con menor capacidad de reserva o población que depende directamente de fuentes de agua superficial son las que concentran el mayor riesgo.
ArcGIS incorpora modelos de inteligencia artificial que permiten estimar qué podría ocurrir y dónde, no solo describir lo que ya pasó.
Para incendios forestales, un modelo analiza las condiciones históricas en las que se han presentado y las relaciona con variables ambientales actuales para generar mapas de probabilidad. Para sequías, integra series temporales de precipitación, temperatura y humedad del suelo para anticipar déficits hídricos.
"El objetivo no es que la IA simplemente memorice los datos históricos, sino que aprenda de ellos para identificar patrones y relaciones que pueda reconocer cuando se presentan nuevas condiciones", dice Guzmán.
La ventaja frente a modelos puramente estadísticos es que la predicción mantiene el componente espacial: no solo se estima qué podría ocurrir sino dónde, qué elementos estarían expuestos y cómo podría evolucionar el escenario en el tiempo.
Guzmán es clara en un límite: la inteligencia artificial no reemplaza a los expertos. "Estos modelos no adivinan el futuro: generan estimaciones a partir de los datos disponibles, los patrones identificados y los supuestos bajo los cuales fueron construidos. Sus resultados deben ser interpretados, validados y supervisados por profesionales que conozcan el fenómeno y el territorio".
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Desde junio de 2026, los datos oceánicos y atmosféricos procesados por el IDEAM mostraban una probabilidad superior al 95% de que las condiciones de El Niño se fortalecieran durante el segundo semestre del año y persistieran hasta el primer trimestre de 2027.
Eso no significa que el sistema geoespacial haya predicho el impacto con esa certeza: significa que las alertas pudieron generarse meses antes de que se materializaran los efectos más fuertes sobre lluvias, caudales, abastecimiento de agua e incendios.
"Más que hablar de una cantidad fija de días de anticipación, el aporte está en ampliar la ventana de preparación", explica la especialista.
Consulte en este enlace el mapa de ESRI Colombia.
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