¿Estás creando modelos predictivos sobre clima o biodiversidad? Horizon Europe te apoya

En el programa de trabajo 2026–2027 de Horizon Europe, la modelización predictiva relacionada con el clima y la biodiversidad tiene un lugar destacado entre las prioridades europeas. Se presenta como una herramienta fundamental para guiar políticas públicas, gestionar riesgos y facilitar la transición hacia sistemas económicos que respeten los límites ecológicos.

El marco presupuestario refuerza esta dirección. Con una asignación global significativa y una parte considerable destinada a objetivos climáticos, el programa asegura la financiación de proyectos que integran datos ambientales, observación terrestre y modelos que pueden prever escenarios complejos. Esta lógica es especialmente relevante en el Clúster 6, que se centra en bioeconomía, recursos naturales y medio ambiente, y también se extiende al Clúster 5 en relación con clima y energía.

Biodiversidad: de la observación a los escenarios de decisión

Dentro del Clúster 6, la convocatoria HORIZON-CL6-2026-01-BIODIV-05 representa una de las oportunidades más directas para los equipos que se dedican a la modelización de la biodiversidad. Su enfoque busca desarrollar escenarios integrados que faciliten la transición hacia una sociedad “nature-positive”.

El enfoque introduce una exigencia metodológica específica. Los modelos deben vincular variables ecológicas con dinámicas económicas, uso del suelo, presión humana y políticas de conservación. La Comisión no espera simulaciones aisladas, sino sistemas que sean capaces de convertir datos en decisiones. Esto implica trabajar con series temporales extensas, integrar fuentes diversas —incluyendo teledetección— y proporcionar resultados que puedan ser utilizados por administraciones públicas o gestores de ecosistemas.

El calendario refuerza la oportunidad. La convocatoria se abrirá el 17 de abril de 2026 y se extenderá hasta septiembre, lo que permite formar consorcios con un margen adecuado. Durante este periodo, la preparación no solo se limita a definir un modelo, sino a demostrar su aplicabilidad en contextos reales: restauración de ecosistemas, planificación territorial o evaluación de políticas de biodiversidad.

Earth Intelligence y gobernanza basada en datos

Además de las convocatorias específicas de biodiversidad, el programa 2026 incluye una línea que conecta directamente la modelización, la observación ambiental y la inteligencia para la toma de decisiones. El topic HORIZON-CL6-2026-03-GOVERNANCE-01, ya cerrado en abril de 2026, anticipa una tendencia que se mantendrá en futuras convocatorias: la integración de datos satelitales, inteligencia artificial y sistemas predictivos para respaldar políticas públicas.

Este enfoque introduce una dimensión adicional. Además de buscar generar conocimiento científico, es necesario estructurarlo de manera que sea operativo. Los modelos deben interactuar con herramientas de gestión, plataformas de datos y marcos regulatorios. En la práctica, esto desplaza el enfoque desde la exactitud técnica hacia la utilidad institucional.

Para los equipos que trabajan en Earth Observation, análisis geoespacial o inteligencia ambiental, esta línea abre un espacio donde la modelización se convierte en infraestructura para la toma de decisiones. La financiación se orienta a soluciones que puedan ser adoptadas, no solo publicadas.

Clima: anticipar extremos en un contexto de incertidumbre

En el ámbito climático, la continuidad se proyecta hacia finales de 2026 con la apertura de HORIZON-CL5-2027-01-D1-07, que se centra en la modelización y predicción de eventos extremos. Aunque el cierre está previsto para marzo de 2027, la preparación comenzará en 2026, especialmente para consorcios que necesiten integrar diversas capacidades.

El interés aquí se centra en fenómenos complejos: olas de calor, inundaciones, sequías prolongadas o eventos compuestos donde interactúan múltiples riesgos. La Comisión busca mejorar la capacidad de anticipación, así como la comprensión de los impactos en infraestructuras, sistemas económicos y cohesión social.

Los proyectos deben considerar la incertidumbre como parte del diseño. Esto implica trabajar con escenarios probabilísticos, validar modelos en entornos reales y conectar resultados con estrategias de adaptación. La utilidad para protección civil, planificación urbana o gestión de recursos es un criterio recurrente en este tipo de convocatorias.

Qué se espera de los modelos

El rasgo común en las convocatorias activas y futuras es la exigencia de integración. Los modelos que se alinean con Horizon Europe no operan en compartimentos estancos. Se espera que articulen relaciones entre clima, biodiversidad, actividad humana y políticas públicas.

Esta integración tiene implicaciones tanto técnicas como organizativas. Desde el punto de vista metodológico, obliga a combinar enfoques: modelización estadística, simulaciones basadas en procesos, inteligencia artificial y análisis de datos de observación. Desde la perspectiva del consorcio, requiere colaboración entre disciplinas que no siempre trabajan juntas: ecología, economía, ciencias sociales, ingeniería de datos o ciencias climáticas.

El resultado esperado es la creación de herramientas que permitan evaluar escenarios de transición. En biodiversidad, esto se traduce en estimar el impacto de políticas de restauración o cambios en el uso del suelo. En clima, en anticipar riesgos y diseñar respuestas adaptativas.

Quién tiene más posibilidades de encaje

Las oportunidades están especialmente alineadas con universidades, centros de investigación y consorcios que ya trabajan con datos ambientales complejos. También hay espacio para empresas tecnológicas especializadas en inteligencia artificial, análisis geoespacial o plataformas de datos, siempre que se integren en propuestas colaborativas.

El elemento diferencial, además de la capacidad técnica, es la conexión con aplicaciones reales. Los equipos que han colaborado con administraciones públicas, redes de observación o infraestructuras ambientales tienen una ventaja, ya que pueden demostrar que sus modelos responden a necesidades concretas.

La financiación disponible en 2026 y la continuidad prevista en 2027 crean un escenario favorable para la modelización predictiva en clima y biodiversidad. La clave está en cómo se articula la propuesta: qué problema aborda, qué datos utiliza y cómo se traduce en decisiones.

¿Quieres presentar una propuesta a alguna de las convocatorias anteriores? Contáctanos, te ayudamos.

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