Ponen en marcha un control remoto para detectar la calidad del agua de l´Albufera

El proyecto permite detectar cianobacterias en ríos y embalses en tiempo real

Las algas y cianobacterias, también conocidas como algas verdiazules, son microorganismos fotosintéticos que se originaron hace millones de años y ahora están presentes en la mayoría de los ecosistemas acuáticos. 

Estos microbios aparecen de forma natural, pero la descarga excesiva de nutrientes de los desarrollos urbanos, agrícolas e industriales, acompañada de un aumento de las temperaturas durante la temporada de verano, crea el caldo de cultivo perfecto para que crezcan exponencialmente, provocando floraciones masivas (conocidas como blooms) de algas nocivas.

Estos afloramientos presentan numerosos efectos negativos sobre la calidad del agua, afectando su transparencia, olor y sabor, y generan una gran variedad de toxinas altamente venenosas, llamadas microcistinas, que se acumulan en la superficie del agua pudiendo constituir un riesgo para la salud y para el medio ambiente.

Uno de los mayores desafíos es monitorizar de manera efectiva el rápido crecimiento, extensión y distribución de estos afloramientos en agua dulce. Los muestreos manuales tradicionales requieren largos períodos de espera, desde recolectar la muestra y analizarla hasta obtener los resultados. Además, la realización de muestreos diarios o frecuentes resulta difícil debido al coste posterior de los análisis.

El Instituto IMDEA del Agua ha desarrollado una solución consistente en la implantación de un sistema autónomo que permita monitorizar este fenómeno en tiempo real. Mediante el despliegue de redes de sensores inalámbricos y el uso de imágenes de satélite, los investigadores han obtenido 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 en Valencia.

El sistema de monitorización remoto está compuesto por boyas inteligentes que recopilan datos sobre parámetros clave, como la clorofila y la temperatura, en una ubicación específica. Asimismo, el uso adicional de imágenes satelitales 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 analizadas las imágenes y recopilados datos suficientes (Big Data), se aplicarán análisis estadísticos avanzados basados ​​en tecnología de aprendizaje automático para desarrollar modelos predictivos.

Los investigadores esperan que este proyecto sea el punto de partida para diseñar un sistema de alerta eficaz que permita a los gestores del agua superar los efectos dañinos que genera este fenómeno en muchas zonas del mundo.

Este sistema aportará la información necesaria para tomar las medidas que garanticen el tratamiento efectivo y sostenible de agua. En estos momentos el proyecto está centrado en dos líneas.

Por un lado, en el desarrollo de tecnologías para la eliminación, a bajo coste y de forma eficaz, de microcistinas durante el tratamiento del agua, y en segundo lugar, en el diseño y adaptación de programas de monitorización para el control de floraciones de cianobacterias tóxicas en embalses.

Este trabajo se ha realizado en el marco del Proyecto CianoMOD , apoyado por 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 el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER).

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