Un ingeniero de la Universidad de Vigo ha conseguido predecir la proliferación masiva de microalgas ‘Pseudo-nitzchia spp.’ en las Rías Baixas, lo que acerca a Galicia a la posibilidad de contar con un sistema predictivo de mareas rojas, uno de los principales problemas ambientales, sanitarios y económicos en las Rías Baixas gallegas.
“Por primera vez conseguimos un sistema de predicción de ‘blooms’ (floraciones de algas nocivas) de ‘Pseudo-nitzchia spp.’ en las Rías Baixas, tanto a una semana vista como en el mismo día, con un acierto en torno a un 70 por ciento”, ha dicho a la revista de la UVigo Francisco Bellas Aláez, autor de la tesis doctoral cuyos resultados permiten avanzar en la consecución de ese sistema predictivo.
Las mareas rojas se deben a la proliferación masiva de microalgas, entre ellas las ‘Pseudo-nitzchia spp.’, y son causa de múltiples problemas de salud, desde simples diarreas a cuestiones más serias como parálisis o procesos amnésicos, de ahí la importancia de contar con un sistema predictivo en tiempo real.
Optimización de recursos
Eso supondría, como indica el investigador autor de la tesis, una importante optimización de los recursos disponibles, sobre todo en industrias como la del mejillón, que se ven obligadas a cerrar las bateas tan pronto aparece una marea roja sin que pueda reabrir hasta que existía la seguridad de que los mejillones son aptos para el consumo.
“Si somos capaces de prever la aparición de una marea roja podemos llevar el mejillón a una zona limpia, sacarlo a la depuradora o, simplemente, inmovilizarlo en batea”, explica Bellas, que incide en que eses sistema de predicción reduciría tanto las pérdidas económicas como los problemas de salud que pueden causar estas mareas.
En su tesis, dirigida por los docentes de Física Aplicada de la UVigo Jesús Torres y Luis González, Bellas prueba con éxito algoritmos de ‘machine Learning’ que nunca habían sido aplicados a este campo, como AdaBoost o Random Forest.
Proyecto europeo CoastObs
Además, y ya de forma específica en las Rías Baixas, se aumentó la variedad de datos en relación con los estudios previos, añadiendo nuevas variables al sistema de predicción, como nutrientes, niveles de clorofila y variaciones de temperatura, con lo que se consiguen mejores resultados.
El trabajo se ha desarrollado en el marco del proyecto europeo CoastObs, enfocado al desarrollo de productos innovadores basados en la teledetección y datos ambientales para la monitorización de ecosistemas costeros en diferentes zonas. Para su puesta en marcha, el investigador se basó en los datos facilitados tanto por Intecmar como por Puertos del Estado a lo largo de las últimas décadas.
Conseguir un sistema de predicción a medio plazo es algo “absolutamente viable”, señala el investigador, ya que actualmente se puede disponer de datos en tiempo real y apunta que ya ha empezado a preparar dicho sistema pero que se trata de un proyecto que está parado por motivos económicos.
