CIANOALERT: Alerta inteligente contra las floraciones nocivas de cianobacterias


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La proliferación de cianobacterias es un fenómeno natural cada vez más frecuente en las masas de agua continentales. Estos microorganismos fotosintéticos aparecen de forma masiva generando afloramientos o blooms tras el aumento excesivo de nutrientes disueltos en el agua y el incremento de la temperatura. Además, el cambio climático y las actividades derivadas de la acción humana como la agricultura, la ganadería y las aguas mal depuradas, incentivan este fenómeno convirtiéndolo en muchos casos en un problema crónico de difícil solución. El desarrollo de los conocidos como cyanoHABs (del inglés Cyanobacterial Harmful Algal Blooms) genera multitud de efectos adversos graves sobre la calidad de las aguas, tales como malos olores, pérdida de biodiversidad, toxicidad, espumas, hipoxia, etc., por lo que su predicción se hace indispensable para paliar las posibles consecuencias (1).

En cuanto a la predicción de la presencia de cianobacterias, ésta deriva del seguimiento y análisis de los parámetros desencadenantes de blooms, tales como los nitratos, fosfatos, temperatura y concentración de pigmentos fotosintéticos, como la clorofila-a y ficocianinas (pigmento específico de cianobacterias). Tradicionalmente, la monitorización de estos parámetros ha sido realizada mediante la recogida manual de muestras in situ y su posterior análisis en el laboratorio. Sin embargo, este método requiere altos costes en personal y largos tiempos de espera hasta obtener los resultados finales. Esto, junto con el número limitado de muestras recogidas y los intervalos de tiempo entre muestreos, limita la predicción de un fenómeno de rápida aparición y crecimiento. Actualmente, los últimos avances tecnológicos ofrecen sistemas más eficaces y rápidos para generar un sistema predictivo. En este sentido, el despliegue de sensores permanentes en la zona de interés es una prometedora alternativa para la generar una alerta de aparición de cianobacterias (2). Entre los diferentes tipos de monitorización sensorial, el uso de plataformas flotantes o boyas con sondas multiparamétricas y un transmisor de datos a remoto, permite el seguimiento de la calidad del agua sin la necesidad de los procesos tradicionales (3). Esta conformación pretende ser un sistema autónomo, gracias al uso de placas solares y baterías recargables, que, mediante un mínimo mantenimiento, permite obtener los valores de interés en tiempo real (ver figura 1).

Figura 1.- Diagrama de configuración de la plataforma flotante o boya con la sonda multiparamétrica y los sensores, el sistema de alimentación energética y el transmisor de datos a remoto.

Por otro lado, el uso de técnicas de teledetección también constituye una herramienta muy útil para la evaluación de la distribución espacial de diferentes variables asociadas a la calidad de las aguas. Las imágenes multiespectrales recogidas vía satélite permiten, a través del desarrollo de algoritmos, obtener mapas de concentración de pigmentos fotosintéticos y, por ende, del desarrollo masivo de cianobacterias (4, 5). Esta técnica presenta una serie de limitaciones, entre las que se encuentran la resolución espacial y disponibilidad temporal, que han sido abordadas por la teledetección aérea con aeronaves pilotadas por control remoto (RPAS). El uso de lo que comúnmente se conoce como “drones”, ofrece una visión aérea inmediata de la zona de interés, evitando además posibles artefactos (como, por ejemplo, nubes) que impidan la correcta detección de la información mediante las diferentes bandas espectrales (6).

Con el objetivo de generar un sistema de alerta temprana de presencia de cianobacterias, nace el proyecto CIANOALERT. Éste aúna la monitorización sensorial autónoma con las tecnologías de teledetección con el fin de generar un sistema de alerta fiable, rápido e inteligente. CIANOALERT creará una alerta a tres niveles en el que, tras el modelaje de los datos obtenidos y la generación del sistema de alerta, cada uno de los sistemas confirmará el aviso del anterior (sensores > telemetría satelital > telemetría RPAS) para generar una alerta consistente e integral (figura 2). Este sistema de alerta temprana será ofrecido al usuario final mediante una plataforma online y aplicaciones móviles, con el propósito de controlar y/o paliar los posibles efectos adversos provocados por el crecimiento masivo de cianobacterias en el agua de interés.

Figura 2.- Configuración del sistema de alerta CIANOALERT

El proyecto CIANOALERT (“Alerta inteligente contra las floraciones nocivas de cianobacterias para la industria del agua”) se encuentra actualmente en fase de experimental en el embalse de As Conchas, perteneciente a la demarcación hidrográfica del Miño-Sil (CHMS) y localizado en la provincia de Ourense, Galicia. Este embalse, de interés socio-económico, presenta un largo historial de blooms de cianobacterias y se encuentra actualmente deteriorado y con un “potencial ecológico moderado”, según el Plan Hidrológico de la Demarcación Hidrográfica del Miño-Sil. El sistema CIANOALERT pretende abordar la problemática de este enclave mediante la generación del sistema de alerta temprana de blooms de cianobacterias y con el propósito de ofrecer una solución a la industria del agua. A nivel nacional, alrededor del 40% de los embalses españoles de abastecimiento sufren afloramientos de cianobacterias (7), por lo que CIANOALERT permitirá detectar, gestionar y controlar los recursos hídricos aportando datos predictivos y alertas para elaborar políticas de protección ambiental más fiables y contundentes.

El proyecto CIANOALERT (con referencia RTC-2016-5087-2) está financiado por el por el Ministerio de Economía, Industria y Competitividad y cofinanciado por la Unión Europea (FEDER) con el objetivo de promover el desarrollo tecnológico, la innovación y una investigación de calidad. Entre las empresas o instituciones que participan en el desarrollo del proyecto están: Experis IT (líder del consorcio), el Instituto IMDEA Agua, Sensing and Control, Grupo Tres Mares y FADA-CATEC.


Autores:

Jesús Morón López
Lucía Nieto Reyes
Rehab El-Shehawy

Referencias:

1. Paerl, H. W., Hall, N. S. & Calandrino, E. S. Controlling harmful cyanobacterial blooms in a world experiencing anthropogenic and climatic-induced change. Sci. Total Environ.409, 1739–1745 (2011).
2. Hudnell, H. Cyanobacterial Harmful Algal Blooms: State of the Science and Research Needs. (2008).
3. Xu, G., Shen, W. & Wang, X. Applications of wireless sensor networks in marine environment monitoring: a survey. Sensors (Basel). 14, 16932–16954 (2014).
4. Domínguez, J. A., Arancón, C., Alonso, C., Alonso, A. & Quesada, C. D. H. A. Continentales Superficiales Españolas Mediante Imágenes. 125–128 (2009).
5. Doña, C., Caselles, V., Sánchez, J. M., Ferril, a. & Camacho, a. Herramienta para el estudio del estado de Eutrofización de masas de agua continentales. Rev. Teledetección36, 40–50 (2011).
6. Kubiak, K., Mazur, A. & Kotlarz, J. Monitoring Cyanobacteria Blooms in Freshwater Lakes using Remote Sensing Methods. Polish J. Environ. Stud. 25, 27–35 (2016).
7. Quesada, A., Sanchis, D. & Carrasco, D. Cyanobacteria in Spanish reservoirs. How frequently are they toxic? Limnetica 23, 109–118 

Más información: 

Grupo de Cianobacterias y Cianotoxinas de IMDEA Agua

Tags: IMDEA Agua.


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