En el programa de trabajo 2026–2027 de Horizon Europe, la modelización predictiva aplicada a clima y biodiversidad ocupa un lugar definido dentro de las prioridades europeas. Aparece como una herramienta central para orientar políticas públicas, gestionar riesgos y acompañar la transición hacia sistemas económicos compatibles con los límites ecológicos.
El marco presupuestario refuerza esta orientación. Con una dotación global relevante y una asignación significativa a objetivos climáticos, el programa consolida la financiación de proyectos que integran datos ambientales, observación de la Tierra y modelos capaces de anticipar escenarios complejos. Esta lógica atraviesa especialmente el Clúster 6, centrado en bioeconomía, recursos naturales y medio ambiente, y se extiende hacia el Clúster 5 en lo relativo a 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 equipos que trabajan en modelización de biodiversidad. Su planteamiento busca construir escenarios integrados que orienten la transición hacia una sociedad “nature-positive”.
El enfoque introduce una exigencia metodológica concreta. Los modelos deben conectar variables ecológicas con dinámicas económicas, uso del suelo, presión humana y políticas de conservación. La Comisión no espera simulaciones aisladas, sino sistemas capaces de traducir datos en decisiones. Esto implica trabajar con series temporales amplias, integrar fuentes heterogéneas —incluida la teledetección— y ofrecer resultados que puedan ser utilizados por administraciones públicas o gestores de ecosistemas.
El calendario refuerza la oportunidad. La convocatoria abre el 17 de abril de 2026 y se extiende hasta septiembre, lo que permite articular consorcios con cierto margen. En este periodo, la preparación no 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
Junto a las convocatorias específicas de biodiversidad, el programa 2026 incorpora una línea que conecta directamente modelización, observación ambiental e 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 apoyar políticas públicas.
Este enfoque introduce una dimensión adicional. Además de tratar de producir conocimiento científico, hay que saber estructurarlo de forma que sea operativa. Los modelos deben dialogar con herramientas de gestión, plataformas de datos y marcos regulatorios. En la práctica, esto desplaza el foco desde la precisión técnica hacia la utilidad institucional.
Para equipos que trabajan en Earth Observation, análisis geoespacial o inteligencia ambiental, esta línea abre un espacio donde la modelización se convierte en infraestructura de decisión. 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, centrada en la modelización y predicción de eventos extremos. Aunque el cierre se sitúa en marzo de 2027, la preparación comienza en 2026, especialmente para consorcios que requieren integrar capacidades diversas.
El interés aquí se desplaza hacia fenómenos complejos: olas de calor, inundaciones, sequías prolongadas o eventos compuestos donde interactúan múltiples riesgos. La Comisión busca mejorar la capacidad de anticipación, pero también la comprensión de impactos en infraestructuras, sistemas económicos y cohesión social.
Los proyectos deben abordar 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 previstas es la exigencia de integración. Los modelos que encajan en Horizon Europe no operan en compartimentos estancos. Se espera que articulen relaciones entre clima, biodiversidad, actividad humana y políticas públicas.
Esta integración tiene implicaciones técnicas y 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 el punto de vista del consorcio, requiere colaboración entre disciplinas que no siempre trabajan juntas: ecología, economía, ciencias sociales, ingeniería de datos o ciencias del clima.
El resultado esperado es la construcción 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. Equipos que han trabajado con administraciones públicas, redes de observación o infraestructuras ambientales parten con ventaja, ya que pueden demostrar que sus modelos responden a necesidades concretas.
La financiación disponible en 2026 y la continuidad prevista en 2027 configuran 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.
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