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Creating real-time flood alerts with the cloud

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The Latin America and Caribbean region is the second most disaster-prone region in the world behind Asia and the Pacific Rim, with floods being the most common disaster in the region. There have been extraordinary levels of flooding around the world—but in Panama, flooding has become particularly challenging.

“Recently, we have seen an unprecedented level of rainfall and extreme weather events,” said Reyes Jiménez, director of comprehensive community risk management of Panama’s National Civil Protection System (SINAPROC). “This has impacted communities due to a lack of awareness in risk management, insufficient communication infrastructure, and limited integration with local governments.”

The Amazon Web Services (AWS) Disaster Preparedness and Response Team and AWS Partner Grupo TX saw an opportunity to leverage the cloud to better understand and prepare for flooding and ultimately save lives.

Patrizia Della Valle, Project Coordinator, Grupo TX; Fernando Brant, Project Manager; Germán Ruiz, Solutions Architect, AWS; Mercedes Di Mase, CMO, Grupo TX; José Luis Álvaro, Director, Grupo TX; Armando Ortiz, Support Manager, Grupo TX, and Abdiel d Sedas; IoT Specialist. | Patrizia Della Valle, Coordinadora de Proyectos, Grupo TX; Fernando Brant, Gerente de Proyectos; Germán Ruiz, Arquitecto de Soluciones, AWS; Mercedes Di Mase, CMO, Grupo TX; José Luis Álvaro, Director, Grupo TX; Armando Ortiz, Gerente de Soporte, Grupo TX, y Abdiel d Sedas; Especialista en IoT.

Patrizia Della Valle, project coordinator, Grupo TX; Fernando Brant, project manager; Germán Ruiz, solutions architect, AWS; Mercedes Di Mase, chief marketing officer (CMO), Grupo TX; José Luis Álvaro, director, Grupo TX; Armando Ortiz, support manager, Grupo TX; and Abdiel d Sedas, IoT specialist.

Working together, SINAPROC, Grupo TX, and AWS have developed a proof-of-concept for an early warning system for flooding. Considering historical data, construction, the dimension of the challenge, and the prevalence of mangroves – important ecosystems that protect coastal communities and promote biodiversity— the team chose to focus on the Juan Diaz River Basin. Extending nearly 322 square kilometers, the Juan Diaz River watershed is composed of seven rivers within the Panama and San Miguelito districts before reaching Panama Bay. Due to increased urbanization and climate change, this area has experienced severe flooding, resulting in material damage and loss of life.

Ana Chun, a resident of the Los Pueblos sector along the Juan Diaz River, has experienced two floods in her residence over the last four years. Her story is similar to that of her neighbors. Ana and her neighbors have made a habit of checking water levels throughout the night during the rainy season: “My fear is that the river will take my children or my elderly mother.”

Mouth of the Juan Diaz River. || Desembocadura río Juan Díaz.

Mouth of the Juan Diaz River.

José Luis Álvaro, director of Grupo TX, said, “At Grupo TX, we want to leverage all the benefits of IoT technologies, data analytics, and cloud processing, and focus on a single objective: saving lives. With this project, we are able to demonstrate the capabilities of the cloud to develop and implement an early warning system for floods. We leveraged historic data to create predictive analyses on the behavior of the river in certain situations at different times of year.”

As part of the proof-of-concept, the team installed remote internet of things (IoT) sensors along the length of the river. These meteorological stations measure 11 different weather-related data points, including rainfall, solar radiation, vapor pressure, relative humidity, air temperature, barometric pressure, wind speed, wind gust, wind direction, tilt, lightning strike count, lightning average distance, and ultrasonic level sensor. This is thanks to the LoRaWAN – a low-power, wide area networking protocol built on top of the LoRa radio modulation technique. It wirelessly connects devices to the Internet and manages communication between end-node devices and network gateways. This lets researchers install sensors in the mountains without having a fabricated physical structure. This variety of sensors also provides redundant datasets, which help identify false positives, such as when debris blocks a waterway and causes water levels to rise artificially. This solution uses  multiple AWS product and services like AWS IoT Core, AWS IoT Rule Engine, Amazon Kinesis Data Streams, AWS Lambda, Amazon Kinesis Data Firehose, Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), Amazon Timestream, AWS IoT Events, Amazon Connect, Amazon Pinpoint, Amazon CloudFront, Amazon Cognito, Amazon DynamoDB, Amazon DynamoDB Streams, among others.

Weather station used to monitor 12 environmental variables (solar radiation, precipitation, air temperature, barometric pressure, vapor pressure, relative humidity, wind speed, wind direction, maximum wind gusts, lightning strikes, and lightning distance and inclination). || Estación meteorológica utilizada para monitorear 12 variables ambientales (radiación solar, precipitación, temperatura del aire, presión barométrica, presión de vapor, humedad relativa, velocidad del viento, dirección del viento, ráfaga de viento máxima, caída de rayos, distancia del rayo e inclinación).

Weather station used to monitor 12 environmental variables (solar radiation, precipitation, air temperature, barometric pressure, vapor pressure, relative humidity, wind speed, wind direction, maximum wind gusts, lightning strikes, and lightning distance and inclination).

“Together, with SINAPROC’s technical team, we leveraged extensive studies on the river and its basin to determine the most suitable locations for the different types of sensors,” said José Luis Álvaro. “This allows us to analyze how the rain in the upper part of the basin affects water levels from its source and along its route to create a predictive model based on different meteorological scenarios.”

These remote IoT sensors can run for multiple years with AA batteries while transmitting data from up to eight kilometers away. Additionally, the research team can utilize this same IoT network to monitor sensor performance.

Researchers couple the information from these sensors with 3D mapping imagery of Panama City – data that is readily available and stored on the AWS Cloud. This enables Grupo TX to use data analytics to understand historical trends, model, and forecast the potential impact of changing weather patterns.

Launch of the proof of concept with Carlos Rumbo, director, SINAPROC; Camila Saad, disaster preparedness and response lead, AWS Latin America, Canada and Caribbean (LCC) Public Sector; and José Luis Álvaro, director, Grupo TX. || Lanzamiento oficial del proyecto con Carlos Rumbo, director, SINAPROC; Camila Saad, líder del equipo de preparación y respuesta ante desastres en Latinoamérica, Canadá y el Caribe (LCC), Sector Publico de AWS; José Luis Álvaro, director, Grupo TX.

Launch of the proof of concept with Carlos Rumbo, director, SINAPROC; Camila Saad, disaster preparedness and response lead, AWS Latin America, Canada and Caribbean (LCC) Public Sector; and José Luis Álvaro, director, Grupo TX.

“Thanks to improving and increasing the amount of data gathered in the field, Grupo TX will be able to train an artificial intelligence model to detect variables that a human may not be able to detect,” said Eduardo Serra, head of technology at Grupo TX. “As time passes, the model will continue to improve and notifications to citizens in danger zones will be sent faster and more effectively. Further developments to the omnichannel Amazon Connect contact center could also give citizens a point of contact, allowing them to call and inquire about specific weather conditions, risk levels, river forecasts, and more.”

This approach provides a level of insight that didn’t exist previously. Predictive river analytics using machine learning can help model river levels using the data collected by IoT devices combined with historical data. This makes it possible to warn people ahead of time if evacuation is required via a public alert system. In addition to the alert sirens, Amazon Connect can send SMS messages or call those who are registered in the SINAPROC system. This allows SINAPROC to help communities prepare for and better respond to flooding. Plus, this solution developed in Panama can be used throughout the region and globally. “Having predictive analysis and a notification system is important in the basins most susceptible to rapid flooding where an early warning works, but what makes the difference is the audible alert in combination with community teaching about making quick evacuation decisions,” said Reyes Jiménez. “We are empowering the community. Though the warning system does not prevent flooding, it helps mitigate the effects and saves lives.”

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The AWS Disaster Preparedness and Response Team helps organizations focus on mission-critical functions, while AWS provisions critical data and applications, transports hardware to the base of operations, and implements deployable infrastructure based on customer need. Using cloud technology, the team works with organizations and partners to rebuild connectivity, map disasters mapping, and build applications for good.

“The objective of the AWS Disaster Preparedness and Response Program that supported this proof-of-concept is to strengthen the preparedness and response of governments, nonprofit organizations, and researchers through the AWS Cloud,” shared John Davies, director and general manager, Latin America, Canada and the Caribbean Public Sector at AWS. “Working with AWS Partners, such as Grupo TX, is key because we can count on strategic experts and experienced builders that can help communities be more resilient and better prepare for climate-related disasters.”

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Creación de alertas de inundaciones en tiempo real con la nube

La región de América Latina y el Caribe es la segunda región más propensa a los desastres a nivel mundial, después de Asia y la Cuenca del Pacífico, y las inundaciones son el desastre más común en la región. En todo el mundo se han registrado niveles extraordinarios de inundaciones, pero en Panamá, las inundaciones se volvieron particularmente difíciles.

“Recientemente, observamos un nivel sin precedentes de precipitaciones y fenómenos meteorológicos extremos”, afirmó Reyes Jiménez, encargado de Gestión Integral de Riesgos Comunitarios del Sistema Nacional de Protección Civil (SINAPROC) de Panamá. “Esto afectó a las comunidades debido a la falta de conciencia sobre la gestión de riesgos,
la infraestructura de comunicación insuficiente y la integración limitada con los gobiernos locales”.

El equipo de preparación y respuesta ante desastres de Amazon Web Services (AWS) y Grupo TX, socio de AWS, vieron la oportunidad de aprovechar la nube para comprender mejor las inundaciones, prepararse para ellas y, en última instancia, salvar vidas.

Patrizia Della Valle, Project Coordinator, Grupo TX; Fernando Brant, Project Manager; Germán Ruiz, Solutions Architect, AWS; Mercedes Di Mase, CMO, Grupo TX; José Luis Álvaro, Director, Grupo TX; Armando Ortiz, Support Manager, Grupo TX, and Abdiel d Sedas; IoT Specialist. | Patrizia Della Valle, Coordinadora de Proyectos, Grupo TX; Fernando Brant, Gerente de Proyectos; Germán Ruiz, Arquitecto de Soluciones, AWS; Mercedes Di Mase, CMO, Grupo TX; José Luis Álvaro, Director, Grupo TX; Armando Ortiz, Gerente de Soporte, Grupo TX, y Abdiel d Sedas; Especialista en IoT.

Patrizia Della Valle, coordinadora de proyectos, Grupo TX; Fernando Brant, gerente de proyectos; Germán Ruiz, arquitecto de soluciones, AWS; Mercedes Di Mase, CMO, Grupo TX; José Luis Álvaro, director, Grupo TX; Armando Ortiz, gerente de soporte, Grupo TX; y Abdiel d Sedas, especialista en IoT.

Con un trabajo conjunto, SINAPROC, Grupo TX y AWS desarrollaron una prueba de concepto para un sistema de alerta temprana de inundaciones. Teniendo en cuenta los datos históricos, la construcción, la dimensión del desafío y la prevalencia de los manglares (ecosistemas importantes que protegen a las comunidades costeras y promueven la biodiversidad), el equipo decidió centrarse en la cuenca del río Juan Díaz. Con una extensión de casi 322 kilómetros cuadrados, la cuenca del río Juan Díaz está compuesta por siete ríos dentro de los distritos de Panamá y San Miguelito antes de llegar a la Bahía de Panamá. Debido al aumento de la urbanización y al cambio climático, esta zona sufrió graves inundaciones que provocaron daños materiales y cobraron víctimas humanas.

Ana Chun, residente del sector de Los Pueblos a lo largo del río Juan Díaz, sufrió dos inundaciones en su residencia en los últimos cuatro años. Su historia es similar a la de sus vecinos. Ana y sus vecinos se acostumbraron a revisar el nivel del agua durante toda la noche en la época de lluvias: “Tengo miedo de que el río se lleve a mis hijos o a mi madre, quién ya es de la tercera edad”.

Mouth of the Juan Diaz River. || Desembocadura río Juan Díaz.

Desembocadura río Juan Díaz.

José Luis Álvaro, director de Grupo TX, señaló: “En Grupo TX, queremos aprovechar todos los beneficios de las tecnologías de IoT, el análisis de datos y el procesamiento en la nube para centrarnos en un solo objetivo: salvar vidas. Con este proyecto, podemos demostrar las capacidades de la nube para desarrollar e implementar un sistema de alerta temprana para inundaciones. Aprovechamos los datos históricos para crear análisis predictivos sobre el comportamiento del río en determinadas situaciones durante diferentes épocas del año”.

Como parte de la prueba de concepto, el equipo instaló sensores remotos de Internet de las cosas (IoT) a lo largo del río. Estas estaciones meteorológicas miden 11 puntos de datos diferentes relacionados con el clima, como las precipitaciones, radiación solar, presión de vapor, humedad relativa, temperatura del aire, presión barométrica, velocidad del viento, ráfaga de viento, dirección del viento, inclinación, recuento de rayos, distancia promedio de los rayos y sensor de nivel ultrasónico. Esto se debe al LoRaWAN, un protocolo de red de área amplia y bajo consumo basado en la técnica de modulación de radio LoRa. Conecta dispositivos a Internet de forma inalámbrica y administra la comunicación entre los dispositivos de nodo final y las puertas de enlace de red. Esto permite a los investigadores instalar sensores en las montañas sin tener que crear una estructura física. Esta variedad de sensores también proporciona conjuntos de datos redundantes, lo que ayuda a identificar falsos positivos, como cuando los escombros bloquean una vía fluvial y hacen que los niveles del agua aumenten artificialmente. Esta solución utiliza varios productos y servicios de AWS, como AWS IoT Core, AWS IoT Rule Engine, Amazon Kinesis Data Streams, AWS Lambda, Amazon Kinesis Data Firehose, Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), Amazon Timestream, AWS IoT Events, Amazon Connect, Amazon Pinpoint, Amazon CloudFront, Amazon Cognito, Amazon DynamoDB y Amazon DynamoDB Streams, entre otros.

Weather station used to monitor 12 environmental variables (solar radiation, precipitation, air temperature, barometric pressure, vapor pressure, relative humidity, wind speed, wind direction, maximum wind gusts, lightning strikes, and lightning distance and inclination). || Estación meteorológica utilizada para monitorear 12 variables ambientales (radiación solar, precipitación, temperatura del aire, presión barométrica, presión de vapor, humedad relativa, velocidad del viento, dirección del viento, ráfaga de viento máxima, caída de rayos, distancia del rayo e inclinación).

Estación meteorológica utilizada para monitorear 12 variables ambientales (radiación solar, precipitación, temperatura del aire, presión barométrica, presión de vapor, humedad relativa, velocidad del viento, dirección del viento, ráfaga de viento máxima, caída de rayos, distancia del rayo e inclinación).

“Junto con el equipo técnico de SINAPROC, realizamos extensos estudios sobre el río y su cuenca para determinar las ubicaciones más adecuadas para los diferentes tipos de sensores”, explicó José Luis Álvaro. “Esto nos permite analizar cómo la lluvia en la parte superior de la cuenca afecta los niveles del agua desde su origen y a lo largo de su recorrido para crear un modelo predictivo basado en diferentes escenarios meteorológicos”.

Estos sensores remotos de IoT pueden funcionar durante varios años con baterías AA mientras transmiten datos desde una distancia máxima de ocho kilómetros. Además, el equipo de investigación puede utilizar esta misma red de IoT para monitorear el rendimiento de los sensores.

Los investigadores combinan la información de estos sensores con imágenes cartográficas en 3D de la ciudad de Panamá, datos que se encuentran fácilmente disponibles y se almacenan en la nube de AWS. Esto permite a Grupo TX utilizar el análisis de datos para comprender las tendencias históricas, modelar y pronosticar el impacto potencial de los cambios en los patrones climáticos.

Launch of the proof of concept with Carlos Rumbo, director, SINAPROC; Camila Saad, disaster preparedness and response lead, AWS Latin America, Canada and Caribbean (LCC) Public Sector; and José Luis Álvaro, director, Grupo TX. || Lanzamiento oficial del proyecto con Carlos Rumbo, director, SINAPROC; Camila Saad, líder del equipo de preparación y respuesta ante desastres en Latinoamérica, Canadá y el Caribe (LCC), Sector Publico de AWS; José Luis Álvaro, director, Grupo TX.

Lanzamiento oficial del proyecto con Carlos Rumbo, director, SINAPROC; Camila Saad, líder del equipo de preparación y respuesta ante desastres en Latinoamérica, Canadá y el Caribe (LCC), Sector Publico de AWS; José Luis Álvaro, director, Grupo TX.

“Gracias a la mejora y al aumento de la cantidad de datos recopilados en el campo, Grupo TX podrá entrenar un modelo de inteligencia artificial para detectar variables que un ser humano tal vez no pueda detectar”, agregó Eduardo Serra, director de tecnología de Grupo TX. “A medida que pase el tiempo, el modelo seguirá mejorando y las notificaciones a los ciudadanos en las zonas de peligro se enviarán de forma más rápida y eficaz. Las nuevas mejoras en el centro de atención omnicanal Amazon Connect también podrían ofrecer a los ciudadanos un punto de contacto, lo que les permitiría llamar y preguntar sobre las condiciones climáticas específicas, los niveles de riesgo, las previsiones fluviales y mucho más”.

Este enfoque proporciona un nivel de conocimiento que no existía anteriormente. El análisis predictivo de ríos mediante machine learning puede ayudar a modelar los niveles de los ríos mediante el uso de los datos recopilados por los dispositivos de IoT combinados con datos históricos. Esto permite advertir a las personas con antelación si es necesaria una evacuación a través de un sistema de alerta pública. Además de las sirenas de alerta, Amazon Connect puede enviar mensajes SMS o llamar a quienes estén registrados en el sistema SINAPROC. Esto permite a SINAPROC ayudar a las comunidades a prepararse para las inundaciones y responder mejor a ellas. Además, esta solución desarrollada en Panamá se puede utilizar en toda la región y a nivel mundial. “Disponer de un análisis predictivo y un sistema de notificación es importante en las cuencas más susceptibles a inundaciones rápidas, donde la alerta temprana funciona. Pero lo que marca la diferencia es la alerta sonora, en combinación con la enseñanza comunitaria sobre cómo tomar decisiones de evacuación rápidas”, indicó Reyes Jiménez. “Estamos empoderando a la comunidad. Si bien el sistema de alerta no previene las inundaciones, ayuda a mitigar los efectos y salva vidas”.

Más información sobre la respuesta ante desastres con AWS

El equipo de preparación y respuesta ante desastres de AWS ayuda a las organizaciones a centrarse en las funciones de misión crítica, mientras que AWS suministra datos y aplicaciones críticos, transporta el hardware a la base de operaciones e implementa una infraestructura desplegable en función de las necesidades del cliente. Mediante el uso de la tecnología en la nube, el equipo trabaja con organizaciones y socios para restablecer la conectividad, cartografiar los desastres y crear aplicaciones de manera permanente.

“El objetivo del programa de preparación y respuesta ante desastres de AWS, que respaldó esta prueba de concepto, es reforzar la preparación y la respuesta de los gobiernos, las organizaciones sin fines de lucro y los investigadores a través de la nube de AWS”, comentó John Davies, encargado y gerente general de sector público para América Latina, Canadá y el Caribe de AWS. “Es clave trabajar con socios de AWS, como Grupo TX, ya que podemos contar con expertos en estrategia y creadores con experiencia que pueden ayudar a las comunidades a ser más resilientes y a prepararse mejor para los desastres relacionados con el clima”.

Obtenga más información sobre el Grupo TX, socio de AWS, y el equipo de respuesta ante desastres de AWS.

Más información sobre la respuesta ante desastres de AWS:

Mercedes Di Mase

Mercedes Di Mase

Mercedes Di Mase is the CMO of Grupo TX and is responsible for overseeing the planning, development, and execution of marketing and communication strategies. || Mercedes Di Mase es la CMO de Grupo TX y es responsable de supervisar la planificación, desarrollo y ejecución de estrategias de marketing y comunicación.

Abby Daniell

Abby Daniell

Abby is the director of the Multinational Organizations (MNO) team at Amazon Web Services (AWS) and is responsible for digital transformation of organizations like the United Nations and World Bank. She has more than 25 years of global private and public sector experience. Abby holds an MBA from George Washington University and a BA in political science from the University of Washington. Based in the US, she is fluent in English and Spanish.