Investigadores de la URJC, junto con la colaboración del IMDEA Agua y la Universidad de Valencia, han desarrollado un sistema de monitorización para recoger datos masivos sobre afloramientos de algas y cianobacterias en embalses y lagunas para hacer predicciones y evitar efectos nocivos en la salud humana.
El estudio
En los ecosistemas de agua dulce se está produciendo una pérdida de calidad por la abundancia excesiva de nutrientes como el nitrógeno y el fósforo. Una afección que se percibe en afloramientos de fitoplancton como algas y cianobacterias o algas verdeazuladas, que son cada vez más frecuentes.
Los afloramientos se desprenden toxinas que colapsan y mueren, teniendo efectos nocivos sobre los animales acuáticos y también en la salud humana, ya que se pueden producir episodios de gastroenteritis, irritación en la piel o de la garganta o fiebre, entre otros.
A día de hoy, predecir estos afloramientos de algas y cianobacterias es difícil por la alta variabilidad espacio-temporal. Y, con el fin de lograrlo, se ha desarrollado esta solución, que consiste en un sistema de monitorización de estos afloramientos haciendo uso de redes de sensores inalámbricos e imágenes de satélites.
Esta monitorización se va a realizar en el embalse de As Conchas en Galicia y la laguna de L’Albufera de Valencia. En estos ecosistemas se realizará esta monitorización con este sistema, que permite el acceso en remoto a los datos obtenidos a través de una aplicación web multiplataforma para su posterior análisis.
La plataforma también consta de dos tipos de boyas multiparamétricas, que en unos casos están equipadas con software privativo que contiene sensores ópticos, mientras que otras incluyen sistemas abiertos de menor coste.
Las boyas recogen los datos en una localización concreta, complementándose toda la información con la que se recaba a través de las imágenes de satélite sobre toda la superficie de agua del ecosistema en estudio.
Un año
El sistema necesita de un ciclo de un año, como mínimo, para analizar bien los datos y poder desarrollar modelos estadísticos específicos que faciliten hacer una predicción fiable de afloramientos.
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Como siempre excelente
Mil gracias