Detección de cianobacterias tóxicas en masas de agua dulce
El sistema de monitorización remoto está compuesto por boyas inteligentes que recogen datos de parámetros clave
Las algas y cianobacterias (también denominadas algas verde azuladas) son microorganismos fotosintéticos que aparecieron hace millones de años y que actualmente están presentes en la mayoría de los ecosistemas acuáticos. Estos microbios aparecen de forma natural, pero el aporte excesivo de nutrientes provenientes del desarrollo urbano, agrícola e industrial, seguido de un incremento de las temperaturas en la época estival, generan el caldo de cultivo perfecto para que crezcan exponencialmente, ocasionando lo que se conoce como afloramientos nocivos, en inglés Harmful Algae Blooms (HABs).
Estos causan numerosos efectos adversos sobre la calidad del agua, afectando a su transparencia, olor y sabor, y produciendo una gran variedad de toxinas altamente venenosas para animales y humanos. Cuando estos afloramientos aparecen en masas de agua bajo explotación, por ejemplo, en aquellas utilizadas para energía hidráulica, para suministro de plantas de potabilización, o para fines recreativos, este problema puede llegar a ocasionar un impacto significativo debido al deterioro del ecosistema y a potenciales prohibiciones de uso.
Uno de los grandes retos actuales es conseguir monitorizar de forma efectiva el rápido crecimiento, extensión y distribución de estos afloramientos en agua dulce. Por ejemplo, los muestreos tradicionales realizados manualmente requieren largos periodos de espera, desde que se recoge la muestra, hasta que se analiza y se obtienen los resultados. Además, es difícil realizar muestreos diarios o de mayor frecuencia por el costo derivado de los análisis. La solución desarrollada por el Instituto IMDEA Agua, en colaboración con grupos de investigación de la Universidad Rey Juan Carlos y la Universidad de Valencia, consiste en la implementación de un sistema autónomo que permite monitorizar este fenómeno en tiempo real. Mediante el despliegue de redes de sensores inalámbricas y la captación de imágenes de satélite, los investigadores han conseguido acceso remoto a los datos de calidad del agua de dos emplazamientos: el embalse de As Conchas, en Galicia, y la laguna de L’Albufera de Valencia.
El sistema de monitorización remoto está compuesto por boyas inteligentes que recogen datos de parámetros clave, como la clorofila y la temperatura, en una localización concreta. Asimismo, el empleo conjunto de imágenes de satélite permite monitorizar la evolución espacial de estos parámetros en toda la superficie de las masas de agua en estudio. El equipo científico destaca que una vez se hayan analizado las imágenes y se recojan los datos masivos suficientes (Big Data), se aplicarán análisis estadísticos avanzados basados en tecnología de machine learning para el desarrollo de modelos predictivos. Los investigadores pretenden que este proyecto sea el punto de partida para el diseño de un sistema de alerta efectivo, que permita a los gestores del agua anteponerse a los efectos devastadores que este fenómeno genera en multitud de áreas en todo el mundo. Además, actualmente se está trabajando en el desarrollo de una aplicación web y móvil (para IOS y Android) que permita a los usuarios acceder de forma gratuita a los datos de calidad de agua, con el objetivo de incentivar a la ciudadanía a conocer el estado de los ecosistemas acuáticos de su entorno.
Este trabajo se ha realizado en el marco del proyecto CianoMOD, con el apoyo de la Fundación Biodiversidad del Ministerio para la Transición Ecológica y el Reto Demográfico, y el proyecto CianoAlert (financiado por el Ministerio de Economía, Industria y Competitividad y cofinanciado por la Unión Europea – FEDER).
