Transparencia metodológica

Cómo se calcula el índice de riesgo

FloodRisk Tucumán publica un puntaje de 0 a 100 por localidad, para dos plazos: las próximas 24 horas y los próximos 3 días. Tres señales mandan sobre el resto: la propensión histórica del lugar (cuán seguido se inunda por cómo está parado, según años de registros, terreno y evidencia científica), lo que ya cayó en los 7 días previos, y lo que viene según el pronóstico combinado. El resto de los componentes aporta contexto y matiza, pero ninguno por sí solo puede empujar el puntaje. No decimos qué calle se va a inundar: ayudamos a decidir qué localidades mirar primero cuando no se puede mirar todas a la vez.

Nuestro criterio es quedarnos cortos antes que exagerar. Cuando los datos son pobres, bajamos la confianza del índice en vez de inflar el puntaje. Y cuando una misma señal aparece en dos lugares (por ejemplo, propensión histórica y vulnerabilidad estructural), la contamos una sola vez para no sobre-inflar.

Ver fuentes y estado Explorar localidades

Cómo se lee

Qué significa cada rango del puntaje

El puntaje no dice cuántos milímetros van a caer ni si una calle puntual se va a inundar. Sirve para ordenar prioridades cuando no se puede mirar todas las localidades a la vez. Los rangos coinciden con los colores del mapa.

0–44
Calma
Sin señales que ameriten acción. Monitoreo de rutina.
45–64
Atención
Conviene mirar más seguido. Confirmar el pronóstico de las próximas horas y repasar los puntos que ya se inundaron en eventos anteriores.
65–79
Alerta
Hay señales claras de lluvia importante en camino. Coordinar con Defensa Civil municipal y revisar los puntos que se inundan primero antes de que llueva fuerte.
80–100
Crítico
Se juntan varias señales fuertes al mismo tiempo: pronóstico alto, lluvia ya cayendo, terreno vulnerable, alerta del SMN activa. Es momento de activar el protocolo y avisar a la población.

Los rangos son una guía operativa, no una medición directa del riesgo. Si el SMN emite un aviso, ese aviso prevalece sobre el puntaje.

Cuándo y cómo se publica

Frecuencia, demoras y respaldos

Cada 2 a 3 minutos leemos los pronósticos, lo que midieron las estaciones y la humedad del suelo medida por satélite, y recalculamos el puntaje de cada localidad y plazo.
Las mediciones llegan con demora. Las estaciones de INA y EEAOC publican con 30 a 90 minutos de atraso típico, y algunos reportes tardan días en aparecer. Por eso recalculamos los puntajes de los últimos 10 días cada vez: ningún reporte queda afuera por llegar tarde.
Publicamos la versión V2 del modelo y mantenemos la versión anterior como respaldo. Si aparece un problema, volvemos a la versión anterior sin interrupciones en el servicio.
Cada fuente es consultable y citable. No usamos acuerdos confidenciales ni datos que no podamos documentar en esta página.

Componentes del puntaje

Cómo se arma el número del 0 al 100

Versión en línea · V2Peso total posible · 150 puntos

El índice combina 19 señales independientes. Cada una aporta puntos hasta un tope fijo: ninguna decide el puntaje por sí sola. Hoy no hay ajuste de calibración aplicado: el puntaje se publica tal como lo produce el modelo. Última calibración: 14 abr 2026, 12:40 a. m..

#	Componente	Peso máx.	Qué significa y cómo se calcula
01	Pronóstico combinado (lluvia prevista) ensemble_rain	26/ 100	Promedio ponderado de seis pronósticos meteorológicos. Los que más aciertan en cada localidad pesan más. Después el aporte se ajusta según el contexto: +30 % si el suelo ya viene saturado, −20 % si viene seco, +10 % si la probabilidad de tormenta supera el 50 %, y hasta +8 % si el mes ya va entre los más lluviosos del registro. Los mismos 40 mm significan algo distinto en un mes seco que en uno ya encharcado. Con menos de 2 mm previstos, este aporte es cero. Fórmula`0 si E<2mm, si no min(26, 0.31 · E · amc · convectivo · anclaje_local)` Open-Meteo Google Weather AccuWeather OpenWeather WeatherAPI Meteoblue Copernicus ERA5 (percentil local)
02	Lluvia antecedente (7 días) antecedent_7d	22/ 100	Lo que llovió en los últimos siete días, ajustado según el tipo de suelo. Suelos arenosos (grupo A) drenan rápido y pesan menos (×0.65); suelos arcillosos (grupo D) retienen el agua y pesan más (×1.20). Los primeros milímetros pesan más que los últimos: una vez que el suelo está saturado, los siguientes casi no agregan riesgo. Fórmula`min(22, 7.15 · log1p(a7d · mult[grupo] / 10))` INA EEAOC Open-Meteo Archive Merz et al. 2022
03	Probabilidad de precipitación precip_probability	10/ 100	Qué tan probable es que llueva en el plazo consultado, según el promedio de los pronósticos. Fórmula`min(10, 0.10 · p%)` Open-Meteo AccuWeather OpenWeather Meteoblue
04	Probabilidad de tormenta thunder_probability	0.0/ 100	No suma puntos directos. Cuando la probabilidad de tormenta eléctrica supera el 50 %, refuerza un 10 % el aporte de la lluvia pronosticada: las tormentas concentran mucha agua en poco tiempo. Lo sumamos una sola vez, sobre la lluvia, para no contar la misma tormenta dos veces. Fórmula`informativo · activa ×1.10 en ensemble_rain si s ≥ 50%` AccuWeather Google Weather Meteoblue OpenWeather WeatherAPI
05	Lluvia observada reciente observed_rain	16/ 100	Lluvia ya medida por las estaciones oficiales. Combinamos dos ventanas — 24 horas y 6 horas — para distinguir un evento que está cayendo ahora de otro que pasó anoche. Si más de la mitad de la lluvia del día cayó en las últimas seis horas (tormenta concentrada, no llovizna), el aporte se refuerza ×1.20: la misma cantidad en menos tiempo desborda antes que repartida a lo largo del día. Fórmula`min(16, (0.16 · obs24 + 0.13 · obs6) · intensidad)` INA GeoServer EEAOC NWS FFG (Kittell 2012)
06	Riesgo de inundación (RIDES) rides_class	8.0/ 100	La clasificación oficial que la provincia asigna a cada localidad, construida con años de registros y trabajo de campo. Pesa tanto como la lluvia del día porque resume lo que ya pasó muchas veces en el mismo lugar. Fórmula`ligero→1.5, moderado→4, severo→6.5, grave→8` RIDES Tucumán
07	Geomorfología y drenaje geomorph	4.0/ 100	Mira dos cosas juntas: dónde está el pueblo (en la llanura donde el agua se junta, en el piedemonte donde baja o en la montaña donde se suelta rápido) y cómo drena el suelo (si retiene el agua o la deja escurrir). Una localidad de llanura con suelo arcilloso suma lo más alto; una de piedemonte con suelo arenoso, casi nada. Fórmula`región: llanura+4 · intermontana+2 · piedemonte+1.5 · montañosa+0 + drenaje: pobre+4 · moderado+2 · bien+0 · algo excesivo−0.5 · excesivo−1 (resultado entre 0 y 4)` RIDES Tucumán INTA
08	Percentil histórico del mes historical_percentile	0.0/ 100	Compara la lluvia del mes con la del mismo mes en más de diez años de registros. Se reporta de forma informativa: este percentil ya alimenta dos componentes (la propensión histórica y el ajuste por anomalía del pronóstico), por lo que no suma puntos por separado para evitar contar el mismo anclaje tres veces. Fórmula`informativo · alimenta historical_propensity y ensemble_rain` Open-Meteo Archive Copernicus ERA5
09	Alerta SMN activa smn_alert	4.0/ 100	Si el Servicio Meteorológico Nacional tiene una alerta por tormentas activa sobre la zona, suma puntos según su color: amarilla, naranja o roja. Fórmula`amarillo→1, naranja→2, rojo→3` SMN
10	Google Flood Hub google_flood	6.0/ 100	Probabilidad de inundación que estima Google Flood Hub, un modelo entrenado con datos de todo el mundo. Si RIDES clasifica la localidad como riesgo ligero o nulo, este aporte cuenta la mitad: la lectura local de RIDES pesa más que un modelo que no conoce Tucumán en detalle. Fórmula`min(6, 6 · prob · multiplicador_RIDES)` Google Flood Hub
11	Exposición al río más cercano river_exposure	6.0/ 100	Qué tan cerca pasa el río más próximo. Los estudios locales muestran que el daño urbano por crecidas se concentra en el primer kilómetro o dos desde el cauce (Fernández & Lutz 2010). Más allá de 5 km el aporte cae fuerte, y el tramo de 5 a 10 km solo suma para los ríos grandes (Salí, Lules, Gastona, Famaillá), porque desbordan más lejos que un arroyo chico. Fórmula`≤0.5km→6 · ≤1.5km→5.25 · ≤3km→3.75 · ≤5km→2.25 · ≤10km→0.75 (solo ríos principales) · si no→0` RIDES Tucumán (hidrografía) INTA Fernández & Lutz 2010
12	Pendiente media de la cuenca slope_terrain	4.0/ 100	Qué tan inclinada es la cuenca donde está la localidad. Las cuencas planas acumulan el agua y alargan las crecidas; las empinadas la sueltan rápido y rara vez producen inundación urbana. Con menos de 2 % de pendiente promedio, este aporte llega al tope (4); con 12 % o más, queda en cero. Fórmula`≤2%→4 · ≥12%→0 · lineal entre ambos` HydroATLAS BasinATLAS L06
13	HAND (altura sobre el cauce más cercano) hand_drainage	5.0/ 100	A cuántos metros de altura está la localidad respecto del cauce más bajo de su cuenca. Entre todas las características del terreno — las que no cambian con el clima — esta es la que mejor anticipa hasta dónde puede llegar una crecida (Nobre 2011, Aristizabal 2023). A ras del río, este aporte llega al tope (5); a 30 m o más, queda en cero. Fórmula`≤3m→5 · ≥30m→0 · lineal entre ambos` NASA SRTM30m vía Open-Topo-Data HydroATLAS BasinATLAS L06
14	Densidad de vegetación (NDVI) vegetation_ndvi	2.0/ 100	Cuánta vegetación cubre la cuenca, estimada a partir de la cobertura forestal. Las hojas frenan la caída de la lluvia y las raíces ayudan al suelo a absorberla; los suelos pelados o pavimentados la dejan correr en superficie. Con vegetación escasa (NDVI ≤ 0.30) este aporte llega al tope (3); con bosque cerrado (NDVI ≥ 0.65) queda en cero. Fórmula`NDVI≤0.30→3 · ≥0.65→0 · lineal entre ambos` HydroATLAS BasinATLAS L06 (forest_cover_pct)
15	Cobertura urbana impermeable urban_impervious	3.0/ 100	Cuánto de los dos kilómetros alrededor de la localidad está cubierto por techos, pavimento y construcción. Donde la ciudad crece más rápido que los desagües, el agua no tiene por dónde entrar al suelo y se acumula en la calle. En Tucumán esto explica buena parte de lo que pasa en Yerba Buena y en el sureste de San Miguel (Fernández 2009, SEGEMAR). Fórmula`≤5%→0 · ≥40%→3 · lineal entre ambos` Copernicus GHSL GHS_BUILT_S
16	Propensión histórica a inundación historical_propensity	28/ 100	Qué tan seguido se inunda esta localidad por cómo está construida y dónde está parada, aunque no esté lloviendo hoy. Combina cinco señales: inundaciones reportadas en DesInventar entre 1990 y 2025, cuán lluvioso viene siendo el mes comparado con años anteriores, topografía local, promedio de Google Flood Hub de los últimos 365 días, y eventos de NASA EONET a menos de 50 km en los últimos cinco años. Es la señal con más peso del modelo: en Tucumán el drenaje no creció al ritmo de la urbanización, y los barrios que ya se inundaron tienden a hacerlo de nuevo con la misma tormenta. Fórmula`score 0–100 mapeado linealmente a 0–28 puntos · bonus NASA EONET (sumado al score): +5 por inundación, +2.5 por tormenta severa` DesInventar Open-Meteo Archive Google Flood Hub NASA EONET v3
17	Vulnerabilidad estructural de base structural_vulnerability	0.0/ 100	Cuenta cuántos rasgos fijos del terreno se juntan en la misma localidad: clasificación RIDES Grave o Muy Grave, altura sobre el cauce menor a 10 m, río a menos de 2 km, propensión histórica ≥ 40. Se reporta de forma informativa: estos cuatro rasgos ya alimentan los componentes individuales (RIDES, HAND, río y propensión) y la propensión histórica los combina, por lo que esta sumatoria no aporta puntos al puntaje para no contar la misma señal estructural tres veces. Fórmula`informativo · cuenta disparadores: RIDES Grave/Muy Grave, HAND<10m, río<2km, propensión≥40 (sin contribución al puntaje)` RIDES Tucumán HAND (Nobre 2011) DesInventar Tehrany & Kumar 2018 Rahmati 2016
18	Tormenta compuesta (interacción) compound_storm	6.0/ 100	Refuerzo cuando varios peligros se juntan al mismo tiempo. Suma en tres escalones, que pueden acumularse hasta 6 puntos: +2.25 si hay suelo saturado, probabilidad de tormenta ≥ 50 % y pronóstico de al menos 10 mm a la vez; +1.5 más si además la cuenca es plana (pendiente ≤ 4 %); +2.25 más si la localidad ya es una zona crónica de inundación (propensión histórica ≥ 55 y RIDES Grave o Muy Grave) y hay lluvia prevista. El drenaje ya está comprometido, así que la misma tormenta pega más fuerte. Tres condiciones que caen juntas son más peligrosas que cada una por separado (Wahl 2022; Frontiers Water 2024). Fórmula`+2.25 si (AMC III y tormenta ≥50% y lluvia ≥10 mm); +1.5 si además pendiente ≤4%; +2.25 si hotspot estructural (propensión≥55 y RIDES Grave) con lluvia prevista; tope 6` Wahl 2022 STE HEC-HMS Frontiers Water 2024 Alshehri 2023
19	Penalidad por falta de datos coverage_guardrail	0.0/ 100	No suma puntos. Baja la confianza del índice cuando hay pocas estaciones reportando o sus mediciones están viejas. Preferimos mostrar un puntaje con poca confianza antes que dar una falsa alarma con datos pobres. Fórmula`—` INA GeoServer EEAOC

El puntaje se redondea a un decimal y queda siempre entre 0 y 100. Se publica con un intervalo de confianza que refleja cuánto difieren los proveedores entre sí: la confianza final es la más baja entre los componentes que aportaron puntos. Si alguno entra con datos pobres, el puntaje se publica con menos confianza aunque el resto venga limpio.

Ejemplo trabajado

Cómo se arma un puntaje en zona de Alerta

Una mañana de verano en Famaillá, a poco más de un kilómetro del río del mismo nombre, en la parte baja de la cuenca Famaillá–Colorado. El pronóstico combinado —el promedio ponderado de los seis proveedores— marca 60 mm para las próximas 24 horas. En las últimas 6 horas ya cayeron 18 mm, y los 7 días previos sumaron 40 mm. RIDES clasifica la localidad como moderada, el SMN tiene alerta amarilla activa, Google Flood Hub estima un 25% de probabilidad de inundación, y la propensión histórica del lugar (DesInventar + topografía + Flood Hub histórico + EONET) está en 50/100: barrios que ya se inundaron antes, aunque no de forma crónica.

Componente	Cálculo	Aporte
Pronóstico combinado (60 mm · suelo con humedad normal · sin refuerzo por tormenta)	min(26, 0.31 · 60 · 1.00 · 1.00 · 1.00)	18.6
Propensión histórica 50/100 (5 señales combinadas)	28 · 50/100	14.0
Lluvia antecedente 7 d (40 mm, suelo grupo C)	min(22, 7.15 · log(1 + 40/10))	11.5
Probabilidad de precipitación 80%	min(10, 0.10 · 80)	8.0
Lluvia observada (24 h = 18 mm, 6 h = 18 mm · ratio 1.0 > 0.5 → ×1.20)	min(16, (0.16·18 + 0.13·18) · 1.20)	6.3
Exposición al río Famaillá (1.2 km, río principal)	bucket ≤ 1.5 km	5.25
HAND 5 m sobre el drenaje mínimo de la cuenca	5 · (30 − 5)/(30 − 3)	4.6
RIDES moderado	tabla	4.0
Geomorfología (llanura + drenaje moderado)	(llanura 4 + moderado 2) · 4/8	3.0
Google Flood Hub 25% (mult RIDES = 1.0)	min(6, 6 · 0.25 · 1.0)	1.5
Alerta SMN amarilla	tabla	1.0
NDVI de cuenca ≈ 0.50 (cobertura forestal 49%)	2 · (0.65 − 0.50)/(0.65 − 0.30)	0.86
Probabilidad de tormenta 40% (< 50% · no activa el refuerzo)	informativo	0.0
Pendiente media de la cuenca (19.8%)	≥ 12% → tope inferior	0.0
Cobertura urbana impermeable ≈ 4%	≤ 5% → tope inferior	0.0
Percentil histórico p70	informativo (ya alimenta propensión y ensemble)	0.0
Vulnerabilidad estructural (HAND<10m + río<2km · 2 disparadores)	informativo (ya alimenta los componentes individuales)	0.0
Tormenta compuesta (suelo no saturado + tormenta < 50% → no dispara)	0 escalones activos	0.0
Penalidad por falta de datos	cobertura robusta → sin penalidad	0.0
Puntaje final (se recorta al rango 0–100)		78.6

El ejemplo cierra en 78.6: zona de "Alerta". Los tres aportes mayores son el pronóstico (18.6), la propensión histórica (14.0) y la lluvia antecedente (11.5): juntos explican más de la mitad del puntaje, en línea con el criterio del modelo. Si el pronóstico subiera a 90 mm y la probabilidad de tormenta cruzara el 50% (activando el refuerzo por tormenta ×1.10 más el primer escalón de tormenta compuesta), o si RIDES escalara a severo, el puntaje cruzaría los 80. Mover una variable cambia solo su aporte: ningún dato aislado puede empujar el puntaje por encima del tope que le corresponde a su señal.

Cómo medimos precisión

Verificación contra observaciones reales

Guardamos cada pronóstico con la hora a la que apunta. Cuando INA o EEAOC publican la lluvia que efectivamente cayó, comparamos el pronóstico con lo observado y anotamos la diferencia en milímetros. Esa comparación sirve para dos cosas: los proveedores que más aciertan en tu localidad pesan más en el promedio, y publicamos el error medio absoluto (MAE) de cada uno —un solo número, en milímetros, que resume por cuánto le suele errar al dato real.

La evaluación usa una ventana móvil de 30 días. Para ajustar el peso de un proveedor exigimos al menos 7 pronósticos verificables en esa ventana; con menos, mantenemos su peso base. Una o dos tormentas sueltas no alcanzan para saber quién pronostica mejor. Las mediciones que llegan tarde (hasta 10 días después) entran automáticamente al recálculo.

Fuentes detrás del índice

Datos abiertos, modelos y observaciones oficiales

Cada puntaje publicado se apoya en estas 14 fuentes. La página de fuentes muestra el estado en vivo de cada una; esta lista resume qué aporta cada una al cálculo.

Qué no calculamos

Lo que esta herramienta no hace

No predecimos qué calle ni qué casa se va a inundar. El índice trabaja a escala de localidad; el detalle por barrio o por manzana lo aporta Defensa Civil municipal con conocimiento de campo.
No reemplazamos alertas oficiales. Si el SMN emite un aviso, ese aviso prevalece sobre nuestro puntaje. El trabajo de FloodRisk es complementar lo oficial, nunca sustituirlo.
Todavía no corregimos errores sistemáticos de cada fuente. Los proveedores que más aciertan en tu localidad pesan más, pero no detectamos patrones finos —una estación que mide siempre por debajo de lo real, un proveedor que exagera las tormentas de verano. Es la mejora que sigue.
No usamos datos privados. Todo lo que entra al modelo viene de fuentes públicas o de acuerdos abiertos con organismos oficiales.
No tomamos reportes ciudadanos. Verificarlos a la velocidad de una emergencia exige un equipo de moderación que hoy no tenemos. Preferimos no incluirlos antes que usarlos sin garantía de calidad.