MAYRA PRESENTÓ EN QUILMES EL PROYECTO “PREVENIR” PARA EL PRONÓSTICO Y ALERTA TEMPRANA DE EVENTOS DE INUNDACIONES REPENTINAS
Resultado de un acuerdo entre instituciones japonesas y argentinas.
La intendenta de
Quilmes, Mayra Mendoza, recorrió esta mañana la Estación de Bombeo Nº 5,
ubicada en República del Líbano y arroyo Las Piedras, en Quilmes Oeste, en el
marco del programa denominado Pronóstico y Alerta de Inundaciones Repentinas
(PREVENIR), junto a una comitiva de científicos japoneses y argentinos. El
proyecto está financiado por la Agencia Japonesa de Ciencia y Tecnología (JST)
y la Agencia Japonesa de Cooperación Internacional (JICA). Participan de esta
iniciativa representantes del Servicio Meteorológico Nacional (SMN), que
conduce Celeste Saulo, del Instituto Nacional del Agua (INA) y del CONICET.
“Recorrimos
la Cuenca Sarandí-Santo Domingo y participamos de la presentación del proyecto
PREVENIR”
Al
respecto, la Jefa comunal señaló: “Recorrimos la Cuenca Sarandí-Santo Domingo
y participamos de la presentación del proyecto PREVENIR, financiado por el
programa SATREPS (Science and Technology Research Partner shipfor Sustainable Development,
en español, Asociación para la Investigación Científica y Tecnológica para un
Desarrollo Sostenible). Esta es una iniciativa científica entre Argentina y
Japón para la predicción numérica hidrometeorológica y el desarrollo de un
sistema de alerta temprana que reduzca el impacto de las inundaciones
repentinas. De esta forma, vamos a trabajar de manera articulada con Municipios
vecinos para reducir los riesgos y los daños a nuestra comunidad”.
PREVENIR tiene como
objetivo desarrollar un sistema de pronóstico integral hidrometeorológico y a
corto plazo para la detección temprana de eventos de inundaciones repentinas
asociadas a lluvias intensas con un foco particular en aquellos eventos que
ocurren en ciudades densamente pobladas. El proyecto contempla una colaboración
estrecha entre instituciones de investigación en Japón y organismos
científico-técnicos en Argentina para el desarrollo de soluciones y
herramientas novedosas.
Las actividades se
centran en el desarrollo y optimización del sistema de pronósticos
hidrometeorológicos para dos cuencas piloto: la cuenca de los ríos Sarandí y
Santo Domingo, en el sur del conurbano bonaerense y la cuenca del río Suquía,
en la provincia de Córdoba. El proyecto plantea un abordaje amplio de la
problemática asociada con el pronóstico de inundaciones, propone la mejora de
los sistemas de producción de información y el desarrollo de nuevas
herramientas de comunicación tanto con los organismos de gestión de emergencias
como así también con el público general.
Al
respecto, el subsecretario de Servicios Públicos y Defensa Civil de Quilmes,
Silvio Sarti, subrayó que “el proyecto, que tendrá financiamiento de
JICA y JST, con una inversión de 3 millones de dólares, está enfocado en todo
lo que es la cuenca Sarandí-Santo Domingo y será un trabajo en conjunto entre
los Municipios de Avellaneda, Quilmes, Varela Brown, Lomas de Zamora, Lanús y
Presidente Perón”.
El
funcionario agregó: “Es un proyecto que venimos trabajando desde el 2020, se presentó y
obtuvo su financiamiento, que va a ser en etapas y focalizado. La parte de la
cuenca Sarandí-Santo Domingo que más población tiene es la de Quilmes, o sea
que va a estar muy focalizado en las zonas aledañas a los arroyos en Quilmes.
La idea es trabajar e incluir a las comunidades para que tengan conocimiento
sobre el riesgo de las inundaciones”.
Del recorrido
participaron el secretario de Servicios Públicos de Quilmes, Sebastián García;
el investigador principal del proyecto PREVENIR, Takemasa Miyoshi; el director
provincial de Riesgos y Emergencias de la Subsecretaría de Emergencias del
Ministerio de Seguridad de la Provincia, Daniel Anaya, y el investigador del
Laboratorio de Hidráulica del INA, Mariano Re; además de científicos japoneses
del RIKEN Clusterfor Pioneering Research, RIKEN Center for Computational Science,
el International Centre for Water Hazards and Risk Management y la Universidad
de Osaka.
