Actualmente se estima que en Argentina existen 600 mil kilómetros cuadrados de humedales que resultan ser fundamentales reservorios de agua dulce y barreras para mitigar los efectos del cambio climático. A pesar de que cubren solo el 6% de la superficie terrestre, son el hábitat del 40% de todas las especies de flora y fauna. Lamentablemente estos ecosistemas se encuentran amenazados por actividades humanas y productivas.
¿Qué pueden aportar la ciencia de datos y los sistemas de monitoreo ambiental en tiempo real a la conservación de estas áreas claves? En este artículo brindamos respuestas a este interrogante.
Sin lugar a dudas, el monitoreo ambiental es más crítico que nunca para la protección de nuestra salud y de la del medio ambiente. A medida que la población mundial aumenta, y que el desarrollo industrial y actividades extractivas continúan expandiéndose, la contaminación representa una gran amenaza.
La necesidad de contar con información y diagnósticos precisos está a la vuelta de la esquina: tanto los líderes mundiales como comunitarios y los científicos recurren, cada vez más, a tecnología avanzada y ciencia de datos para cuantificar y mitigar el impacto de la actividad humana en el medio ambiente.
A pesar de los diversos avances en el control de la contaminación en los últimos años, el Informe sobre el Cambio Climático de 2022 del Panel Intergubernamental sobre el Cambio Climático resulta una nueva -y reiterada- advertencia a los líderes de que los cambios de política deben aplicarse rápidamente para mitigar los cambios ambientales que ya se han puesto en marcha.
En este contexto, ¿cuáles serían los principales aportes de las innovaciones en tecnología, y en particular de la ciencia de datos?
Gracias a herramientas de análisis de datos masivos se han podido introducir sistemas de monitoreo ambiental en tiempo real, que incorporan modernas redes de sensores, como un servicio de observación de sensores (SOS), sistemas de información geográfica (GIS), sistemas de teledetección (detección remota), técnicas de aprendizaje automático, internet de las cosas (IoT), análisis predictivo y otras tecnologías para recopilar y analizar estadísticamente datos ambientales en tiempo real.
Estos datos son fundamentales para hacer predicciones e informar decisiones críticas relacionadas con las condiciones ambientales y podría resultar la base de futuras políticas en relación a la gestión del medio ambiente y de zonas geográficas amenazadas por el impacto humano.
La compleja problemática de los humedales
Lagunas, salinas, urberas, mallines, bañados, esteros, marismas, albuferas o reservas de agua: los humedales representan uno de los ecosistemas más variados y valiosos de la Tierra, indispensables para los seres humanos y la naturaleza por su valor intrínseco y por los beneficios y servicios que brindan.
Según un estudio liderado por la ecóloga Patricia Kandus, se estima que en Argentina hay 600 mil kilómetros cuadrados de humedales, entre un 21 y 23% del territorio nacional, aunque se precisa contar con un registro permanente.
Los humedales resultan de extrema importancia porque son los mayores sumideros de dióxido de carbono. Además, son las verdaderas esponjas de la naturaleza porque tienen la capacidad de contener los excedentes de agua, producto de las precipitaciones, y de retener el agua en periodos de sequía.
Generan una riquísima biota con una flora y fauna absolutamente particulares (algo que lamentablemente se vio dañado, por ejemplo, con los recientes incendios en Los Esteros del Iberá y en el Delta del Paraná).
A pesar de estos grandes beneficios, los humedales son unos de los ecosistemas que sufren mayor deterioro, pérdida y degradación. La Convención Internacional sobre los Humedales, denominada Ramsar (a la que Argentina adhirió en 1991), estimó que desde 1970 se ha perdido un 35% de los humedales a nivel mundial (y la región que más pérdida y degradación ha sufrido es Latinoamérica y el Caribe con una disminución del 58%). En la última actualización del estado mundial de los humedales, la conclusión central es que esta pérdida continúa, y lo que es más grave es que se produce a una tasa tres veces mayor a la pérdida de bosques.
Entre las actividades humanas que provocan la pérdida de humedales, relevadas por la Convención de Ramsar, están el drenaje y relleno para usarlos para agricultura y construcción, la contaminación, la pesca excesiva y la sobreexplotación de recursos, las especies invasoras y el cambio climático. No obstante ello, cada tipo de humedal tiene asociada una problemática propia (en el caso del Delta del Paraná entre mediados de la década del 90 y 2012, se perdió el 40% de los humedales en lo que se conoce como Bajo Delta, por transformaciones drásticas a través de endicamientos y canalizaciones, debido al uso productivo o urbanizaciones).
Más allá de que se necesita un marco normativo que proteja a los humedales y, de alguna forma, ordene sus usos, en Argentina la demanda por una ley de humedales para la conservación y uso sostenible de estos ecosistemas tiene ya más de diez años. En dos ocasiones (2013 y 2016) distintos proyectos de ley tuvieron media sanción del Senado pero se frenaron en la Cámara de Diputados. En los últimos dos años se presentaron 15 proyectos de Ley de Humedales en el Congreso, se realizaron sesiones informativas públicas e incluso el más reciente proyecto de ley (2020) no pudo avanzar en el Congreso y perdió estado parlamentario.
Ciencia de datos como aliada de los humedales
A partir del desarrollo de la ciencia de datos, la inteligencia artificial y sus enormes posibilidades para ayudar a reducir el impacto ambiental, surgen herramientas cada vez más sofisticadas y se incluye una amplia variedad de hardware, software y metodologías científicas de análisis de datos ambientales.
Entre estas herramientas, puede destacarse la teledetección, apoyada en datos de imágenes satelitales. De hecho, la mayoría de la delimitación de humedales en todo el mundo se ha realizado estratégicamente con el uso de datos de sensores remotos y sistemas de información geográfica. Por ejemplo, desde el inicio del proyecto SWOS (Satellite-based Wetland Observation Service) ya han sido analizados 25 humedales distintos en 19 países de 3 continentes, observando sus cambios y evolución a través del tiempo.
Al mismo tiempo, resulta interesante citar dos trabajos de investigación a nivel local, el primero “Datos satelitales ópticos y de radar para el mapeo de ambientes en macrosistemas de humedal” (Salvia, Karszenbaum, Kandus, Grings), publicado en 2009 en la revista Teledetección; el cual tuvo el objetivo de identificar diferentes tipos de humedales y estimar la extensión de inundación en el Delta del Río Paraná, ocurrida en el verano-otoño de 2007. Para este importante trabajo se usaron datos provenientes de dos sistemas satelitales de resolución espacial media y se obtuvo el primer mapa de tipos fisonómicos de vegetación para la región del delta en toda su extensión y un mapa de inundación durante el evento del Niño.
Por otra parte, un segundo trabajo relevante, es la Tesis de Licenciatura en Ciencias Matemáticas de Jesica Numerosky “Análisis de patrones temporales en humedales del Delta del Paraná mediante el estudio de series de tiempo”, publicada en 2022. El propósito de la investigación fue analizar, mediante algoritmos de aprendizaje automático no supervisado, los diferentes patrones de vegetación y de inundación que ve el sensor MODIS a bordo del satélite Aqua. El área de estudio elegida fue el Sitio Ramsar Delta del Paraná, la fuente de datos resultó la serie de tiempo del Índice Diferencial Normalizado de Vegetación (NDVI) y se utilizaron valiosas técnicas de reducción de la dimensión, de clustering y de posprocesamiento.
Como puede evidenciarse, la ciencia de datos está a la vanguardia del estudio del medio ambiente y los humedales son una de las problemáticas más actuales y centrales en las que puede contribuir con numerosos aportes. Los datos de sensores en tiempo real, combinados con Big Data para transmitir las condiciones del entorno a través de una app o plataforma web y las herramientas de análisis avanzado, facilitan una alta visibilidad y un análisis granular de los fenómenos ambientales.
Los modelos de aprendizaje automático pueden ayudar a complementar información faltante: diversos algoritmos de aprendizaje profundo han revolucionado la capacidad de detectar objetos complejos en imágenes, aunque todavía es necesario un elemento humano, papel desempeñado por un técnico de monitoreo ambiental. Y un software de mapeo GIS permite utilizar datos espaciales para crear mapas y modelos 3D a partir de capas de información visual, revelando patrones y relaciones inusuales entre los datos.
Estudiar la biodiversidad y la ecología de sistemas complejos, tales como los humedales y otras zonas protegidas, presenta enormes desafíos. Y la ciencia de datos debería ser, en el presente y futuro próximo, la gran aliada para obtener diagnósticos más precisos en cualquier trabajo interdisciplinario que reúna a científicos, técnicos y ambientalistas preocupados por la problemática.