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

El proyecto permite detectar cianobacterias en r铆os y embalses en tiempo real

Las algas y cianobacterias, tambi茅n conocidas como algas verdiazules, son microorganismos fotosint茅ticos que se originaron hace millones de a帽os y ahora est谩n presentes en la mayor铆a de los ecosistemas acu谩ticos. 

Estos microbios aparecen de forma natural, pero la descarga excesiva de nutrientes de los desarrollos urbanos, agr铆colas e industriales, acompa帽ada 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 desaf铆os es monitorizar de manera efectiva el r谩pido crecimiento, extensi贸n y distribuci贸n de estos afloramientos en agua dulce. Los muestreos manuales tradicionales requieren largos per铆odos de espera, desde recolectar la muestra y analizarla hasta obtener los resultados. Adem谩s, la realizaci贸n de muestreos diarios o frecuentes resulta dif铆cil debido al coste posterior de los an谩lisis.

El Instituto IMDEA del Agua ha desarrollado una soluci贸n consistente en la implantaci贸n de un sistema aut贸nomo que permita monitorizar este fen贸meno en tiempo real. Mediante el despliegue de redes de sensores inal谩mbricos y el uso de im谩genes de sat茅lite, 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 monitorizaci贸n remoto est谩 compuesto por boyas inteligentes que recopilan datos sobre par谩metros clave, como la clorofila y la temperatura, en una ubicaci贸n espec铆fica. Asimismo, el uso adicional de im谩genes satelitales permite monitorizar la evoluci贸n espacial de estos par谩metros en toda la superficie de las masas de agua en estudio. El equipo cient铆fico destaca que una vez analizadas las im谩genes y recopilados datos suficientes (Big Data), se aplicar谩n an谩lisis estad铆sticos avanzados basados ​​en tecnolog铆a de aprendizaje autom谩tico para desarrollar modelos predictivos.

Los investigadores esperan que este proyecto sea el punto de partida para dise帽ar un sistema de alerta eficaz que permita a los gestores del agua superar los efectos da帽inos que genera este fen贸meno en muchas zonas del mundo.

Este sistema aportar谩 la informaci贸n necesaria para tomar las medidas que garanticen el tratamiento efectivo y sostenible de agua. En estos momentos el proyecto est谩 centrado en dos l铆neas.

Por un lado, en el desarrollo de tecnolog铆as para la eliminaci贸n, a bajo coste y de forma eficaz, de microcistinas durante el tratamiento del agua, y en segundo lugar, en el dise帽o y adaptaci贸n de programas de monitorizaci贸n para el control de floraciones de cianobacterias t贸xicas en embalses.

Este trabajo se ha realizado en el marco del Proyecto CianoMOD , apoyado por la Fundaci贸n Biodiversidad del Ministerio para la Transici贸n Ecol贸gica y el Reto Demogr谩fico, y el Proyecto CianoAlert, financiado por el Ministerio de Econom铆a, Industria y Competitividad y cofinanciado por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER).

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