Simulación preventiva de fallos en cascada en sistemas hídricos insulares: proyecto europeo GENESIS

Este artículo presenta la plataforma de simulación de fallos en cascada desarrollada en el proyecto europeo GENESIS, aplicada a las islas de El Hierro, La Palma y Gran Canaria, en las Islas Canarias. La herramienta modela las interdependencias entre infraestructuras críticas —agua, energía, transporte, telecomunicaciones y servicios sociales— mediante una red de nodos con indicadores de integridad y enlaces ponderados según la estructura funcional de cada isla. El motor, implementado en Rust, permite simular seis tipos de perturbación natural con horizontes temporales hasta 2100 y modificadores climáticos, y evaluar el efecto de intervenciones hipotéticas (protección de nodos y asignación de respaldos) sobre la propagación del daño.

Se describen la arquitectura del modelo, los pesos de criticidad energética e hídrica utilizados, los paneles de análisis (incluyendo impacto sobre población vulnerable, fuerza laboral y sector agrícola) y los resultados obtenidos en las tres islas.

El artículo discute también las limitaciones del enfoque y su potencial como instrumento de apoyo a la planificación y priorización de inversiones en contextos insulares.

Un deslizamiento de ladera en Valverde (El Hierro) derriba un tramo de línea de distribución en media tensión. En sí mismo, es un fallo localizado. Sin embargo, la estación de bombeo que impulsa agua desde la captación costera hasta los depósitos de medianías pierde alimentación eléctrica. Los depósitos de cabecera dejan de reponerse. El hospital comarcal entra en protocolo de restricción. Los colegios cierran y parte de la fuerza laboral queda indisponible. Todo eso, por un corte eléctrico que ni siquiera afectó directamente a ninguna infraestructura hidráulica.

El escenario no es hipotético: es una de las simulaciones ejecutadas en la plataforma de fallos en cascada desarrollada en el marco del proyecto europeo GENESIS, aplicada a tres islas canarias —El Hierro, La Palma y Gran Canaria— con el objetivo de evaluar cómo las perturbaciones naturales se propagan a través de las interdependencias entre servicios críticos (Santamarta et al., 2026).

La plataforma no predice eventos. Ofrece algo distinto: un entorno controlado donde es posible degradar nodos, observar la cascada resultante y cuantificar qué intervenciones reducen el daño sistémico.

La infraestructura hídrica canaria opera contra la gravedad. Buena parte del recurso se produce en el litoral —desalinización de agua de mar, pozos y sondeos costeros— y se impulsa cientos de metros hacia cotas superiores. Ese ciclo de producción-impulsión-almacenamiento-distribución exige alimentación eléctrica continua en las estaciones de bombeo troncal. Los sistemas eléctricos insulares, a su vez, son pequeños, aislados y débiles en mallado: una indisponibilidad de generación puede tensionar el suministro en pocas horas.

Esta plataforma es deliberadamente cruzada. No basta con evaluar la vulnerabilidad hidráulica aisladamente. Hay que mirar también la dependencia energética, la configuración del transporte (en islas con pocas carreteras alternativas), las telecomunicaciones y los servicios sociales.

Las perturbaciones no respetan límites sectoriales. Un fallo en la generación eléctrica arrastra bombeos, desalinización, tratamiento y depuración; y un fallo en el suministro de agua compromete servicios sanitarios, educativos y productivos. La cadena puede recorrerse en cualquier dirección.

El motor de simulación fue desarrollado por la empresa Ramparts & Light Limited conjuntamente con la Universidad de La Laguna mediante un algoritmo implementado en Rust, elegido por su control de memoria y velocidad de ejecución. El núcleo del modelo representa cada infraestructura como un nodo con un indicador de integridad (0–100%) y cada relación funcional como un enlace con peso y dirección. Cuando un nodo se degrada, la pérdida de integridad se transmite a los nodos dependientes según los pesos asignados, generando —potencialmente— fallos en cascada.

Conviene detenerse en esos pesos, porque son el esqueleto cuantitativo del modelo. En La Palma, por ejemplo, los nodos de distribución eléctrica en media tensión reciben pesos de entrada de 0,90 (generación diésel) y 0,10 (renovable), reflejando el mix energético real.

En El Hierro, con mayor penetración renovable, los pesos son 0,54 (diésel), 0,41 (eólica) y 0,05 (hidráulica, asociada al sistema de bombeo-turbinado de Gorona del Viento).

En Gran Canaria: 0,74 (diésel), 0,175 (eólica) y 0,085 (solar) (REE, 2025). Estas proporciones determinan cómo un fallo eléctrico se distribuye aguas abajo: a mayor peso de una fuente, mayor impacto cuando cae.

En el dominio hídrico, los pesos capturan la estructura funcional de cada isla. En El Hierro, las conducciones por gravedad dependen en un 63% de la desalinización y en un 37% de los pozos. Las impulsiones se reparten entre desalinización (31,5%), pozos (18,5%) y estaciones de bombeo (50%). Los embalses de riego asignan un 55,83% a impulsiones, un 29% a galerías, un 11,17% a conducciones y un 4% a pozos de riego.

En La Palma, la criticidad de los nodos vinculados a embalses y conducciones se determina por ámbito hidrológico, lo que permite reflejar el carácter estructuralmente crítico de los tres canales principales de transporte (LP-I, LP-II y LP-III).

El modelo integra enfoques de teoría de redes, ciencia de la complejidad y analogías epidemiológicas: un nodo degradado puede 'infectar' a los que dependen de él, y la reducción de actividad en un sector retroalimenta al sistema. Además, el motor reconstruye en tiempo real la topología de la red cuando cambia el estado operativo de los nodos, lo que permite iterar rápidamente sobre múltiples configuraciones sin reiniciar el modelo desde cero.

La plataforma trabaja con seis tipos de perturbación derivados de la cartografía RIESGOMAP (disponible en el visor de la empresa pública de GRAFCAN): terremotos, erupciones volcánicas, deslizamientos de ladera, inundaciones costeras, inundaciones pluviales e incendios forestales. Cada escenario puede aplicarse a municipios concretos o a toda la isla, y combinarse con horizontes temporales (2025, 2050, 2075, 2100) que incorporan modificadores climáticos (Santamarta et al., 2025, Santamarta & Cruz-Pérez, 2025).

Los modificadores aplican un incremento del 1% de daño anual por tipo de alerta. Los incendios forestales integran alertas de viento y temperatura; los deslizamientos, de precipitación; las inundaciones costeras, de tormenta, viento y fenómenos costeros; las inundaciones pluviales, de precipitación y tormenta. Erupciones y terremotos quedan fuera de esta progresión climática. El resultado es que un mismo escenario de inundación costera genera daños significativamente distintos en 2025 y en 2075, lo que permite evaluar la urgencia relativa de las intervenciones.

Aquí es donde la plataforma deja de ser una simulación pasiva y se convierte en una mesa de trabajo para planificación. Sobre cualquier nodo del panel 'Infrastructure' se pueden aplicar dos acciones.

• Shield (protección) anula el daño directo sobre el nodo en el escenario activo. No es una obra real: es un experimento tipo “qué pasaría si esta infraestructura fuera inmune a esta perturbación”. Si protegemos la Central Térmica de Los Guinchos en La Palma frente a una inundación costera y la integridad global sube del 52,65% a valores próximos al 90%, la lectura es clara: ese nodo es un cuello de botella sistémico y una intervención física allí tiene efecto multiplicador.

• Backup (respaldo) simula que un nodo puede seguir operando, aunque pierda uno de sus servicios de entrada. La plataforma permite definir respaldos energéticos, hídricos o de comunicaciones (6G), de forma individual o combinada. Un grupo electrógeno autónomo en una estación de bombeo troncal, una fuente hídrica alternativa para un depósito, un enlace de comunicaciones por satélite para un centro de control: cada uno de estos respaldos modifica la topología de dependencias y el motor recalcula la propagación.

También se puede alterar manualmente la integridad de cualquier nodo sin ejecutar un escenario de riesgo natural, lo que permite aislar efectos y analizar la propagación de forma localizada. La combinación de estas funciones —shield, backup, degradación manual— convierte la plataforma en un instrumento para priorizar inversiones: ¿dónde instalar un generador auxiliar?, ¿qué tramo de conducción duplicar?, ¿qué estación de bombeo proteger frente a inundación?

Las respuestas dependen del escenario, de la isla y de la estructura de dependencias —y eso es precisamente lo que la herramienta permite explorar—.

El motor incorpora datos demográficos y de empleo a nivel de distrito electoral, lo que introduce un bucle de retroalimentación entre infraestructura y población. La lógica es bidireccional: la disrupción de servicios afecta al bienestar y a la disponibilidad de mano de obra; la reducción de fuerza laboral repercute en la operatividad de infraestructuras que requieren personal. Un corte eléctrico puede cerrar colegios; en hogares sin otro adulto disponible y sin alternativas de cuidado, algunos progenitores se ven obligados a ausentarse o reducir horas de trabajo; si son personal esencial, se reduce la capacidad de restitución.

El panel 'Population' desagrega los impactos por grupos: población general, vulnerable (menores de 8 años y mayores de 85), empobrecida (ingresos por unidad familiar inferiores a 5.000 €) y familias con hijos menores de 12 años, diferenciando monoparentales y pluriparentales. Para cada grupo, la plataforma indica qué porcentaje pierde acceso a servicios como farmacias, hospitales o transporte público, y en qué grado (pérdida entre 10–50% o superior al 50%).

El panel 'Workforce' muestra la disponibilidad laboral por sector tras cada simulación: número de trabajadores afectados, ratio sobre el total inicial y porcentaje de disponibilidad. El panel 'Crops' estima la integridad de los cultivos por tipo y superficie, referida al total insular.

En El Hierro, el modelo integra unas 18.000 parcelas agrícolas; en La Palma, aproximadamente 51.450. No son accesorios del modelo: son la traducción del daño en infraestructura a impacto real sobre personas y actividad productiva.

• El Hierro: 823 nodos, 39 tipos de servicios críticos, 11 tipos de nodos hídricos. La isla tiene un mix energético con un 46% de renovable (41% eólica, 5% turbinado), lo que se refleja en los pesos del modelo. Un deslizamiento de ladera en Valverde reduce la integridad del sistema al 61,87%. Las impulsiones que elevan el agua desde la costa hasta los depósitos de medianías emergen como el eslabón más vulnerable; la central de Gorona del Viento, como nodo de alta sensibilidad energética. El modelo no distingue estructuralmente entre redes de agua potable y de riego, porque ambas comparten los mismos corredores hidráulicos hasta el punto de tratamiento.
• La Palma: 2.454 nodos, 37 tipos de servicios, 12 tipos de nodos hídricos. La dependencia diésel es del 90%, lo que convierte a la Central Térmica de Los Guinchos en nodo sistémicamente crítico. Una inundación costera en Breña Alta baja la integridad global al 52,65%. La simulación de una erupción volcánica a escala insular revela que los daños indirectos por pérdida de riego multiplican la superficie agrícola afectada muy por encima del daño directo. La criticidad de los canales LP-I, LP-II y LP-III se parametriza por ámbito hidrológico.
• Gran Canaria: 6.115 nodos, 36 tipos de infraestructuras, 11 tipos de nodos hídricos (incluyendo depuradora). Mix energético: 74% diésel, 17,5% eólica, 8,5% solar. La coexistencia de desalinización costera, presas interiores y redes presurizadas condicionadas por topografía genera patrones de criticidad más difusos. El modelo es ligeramente más general que en las otras islas porque la información hidráulica estaba menos actualizada. Faltan aún los datos de detalle del agua regenerada. Esa limitación no invalida los resultados, pero conviene tenerla presente.

El motor simula la degradación, no la recuperación. No modela dinámicas de restablecimiento, ni tiempos de reparación, ni la respuesta operativa real de los equipos de mantenimiento. No captura decisiones humanas en tiempo real —evacuaciones, racionamientos, redistribución manual de carga— que en muchos eventos determinan el resultado final.

Los datos de partida condicionan la validez de los resultados. En Gran Canaria, la información hidráulica era menos actualizada que en las otras dos islas, lo que hace que el modelo sea más general. El agua regenerada no se ha integrado aún en detalle en el estudio de fallos en cascada. La resolución es municipal, lo cual puede resultar insuficiente para perturbaciones muy localizadas. Y los pesos de criticidad reflejan un estado del conocimiento que evoluciona con cada actualización del inventario de infraestructuras.

Nada de eso invalida la herramienta. La acota. Es un instrumento exploratorio, no un modelo de predicción determinista. Su valor reside en la capacidad de comparar escenarios, identificar cuellos de botella y cuantificar el efecto relativo de intervenciones alternativas. Los resultados no son verdades; son hipótesis condicionadas que alimentan discusiones técnicas mejor informadas.

La plataforma ya está operativa para tres islas y ya ha sido objeto de transferencia: su implantación y uso se han articulado vía convenio entre la Universidad de La Laguna y los tres Consejos Insulares de Aguas de referencia (El Hierro, La Palma y Gran Canaria). Los principios en los que se basa —teoría de redes, propagación de perturbaciones, codependencia infraestructura-población— son transferibles a otros territorios con estructuras de servicios críticos interdependientes. Pero la transferibilidad técnica no basta sin inserción institucional. La cuestión que queda abierta no es de ingeniería de software. Es de planificación: ¿qué organismos van a integrar este tipo de simulación en sus procesos de decisión sobre inversión, mantenimiento y contingencia?

Los planes hidrológicos insulares, los planes de emergencia, los marcos de adaptación climática —todos ellos podrían beneficiarse de una herramienta que permite evaluar interdependencias antes de que se manifiesten como fallos reales—. Que lo hagan o no depende de decisiones que están fuera del modelo. Simular una cascada de fallos lleva minutos. Reparar una real puede llevar meses. La distancia entre esos dos tiempos es, exactamente, el espacio donde todavía se puede decidir.

Este trabajo ha sido financiado parcialmente por el Programa Marco de Investigación e Innovación Horizonte Europa de la Unión Europea, en el marco del proyecto GENESIS con la referencia 101157447 misión HORIZON-MISS-2023-CLIMA-01-02.

Referencias

• Santamarta, J. C., Cruz-Pérez, N., Koritnik, J., & Khoury, M. (2026a). GENESIS–La Palma platform for cascading-failure simulation in water systems and critical infrastructures [Application software]. Universidad de La Laguna. https://doi.org/10.25145/o.GENESIS_Palma.2025
• Santamarta, J. C., Cruz-Pérez, N., Koritnik, J., & Khoury, M. (2026b). GENESIS–Gran Canaria platform for cascading-failure simulation in urban water networks and critical infrastructures [Application software]. Universidad de La Laguna. https://doi.org/10.25145/o.GENESIS_Gran-Canaria.2025
• Santamarta, J. C., Cruz-Pérez, N., Koritnik, J., Khoury, M., & García-Gil, A. (2026c). GENESIS–El Hierro platform for cascading-failure simulation in water–energy systems [Application software]. Universidad de La Laguna. https://doi.org/10.25145/o.GENESIS_Hierrro.2025
• Santamarta, J. C., Cruz-Pérez, N., Koritnik, J., Khoury, M., & Expósito-Brazier, M. (2026). Infraestructura hídrica de las Islas Canarias: riesgos naturales y fallos en cascada. Universidad de La Laguna. https://doi.org/10.25145/b.2026.01
• Santamarta, J. C., Koritnik, J., Cruz-Pérez, N., & Expósito-Brazier, M. (2025). D1.3 Critical water infrastructure's vulnerability and weaknesses assessment report. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.17491717
• Santamarta, J. C., & Cruz Pérez, N. (2025). Agua y cambio climático en las Islas Canarias. Universidad de La Laguna. https://doi.org/10.25145/b.2025.04
• Santamarta, J. C., Cruz-Pérez, N., Paradinas Blázquez, C., Prado López, C., Galiano Sánchez, L. (2025). Escenarios locales de cambio climático en las Islas Canarias, adaptados al VI Informe del Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático (IPCC) [Plataforma web]. Fundación para la Investigación del Clima, Meteogrid, Universidad de La Laguna.Proyecto ARSINOE https://doi.org/10.25145/o.canarias.sicma.2025
• GENESIS (2024). Geologically Enhanced NaturE-based Solutions for climate change resiliency of critical water Infrastructure (Grant agreement ID: 101157447). CORDIS. https://doi.org/10.3030/101157447
• Red Eléctrica Española. Datos del sistema eléctrico. 2025. Disponible en: https://www.ree.es/es