Tecnología Satelital Y Cambios En Las Cuencas Fluviales
Algunos estudios se centran en agentes concretos que contribuyen de forma significativa al cambio climático, mientras que otros ofrecen un análisis sutil que insinúa la responsabilidad y se centra en aportar datos. Mauricio Julián Giménez es uno de esos estudiantes universitarios cuyo propósito es precisar los hechos de la catástrofe ecológica y asegurarse de que todos los datos son correctos.
En Salta (Argentina), el uso inadecuado de la tierra ha impactado dramáticamente en las cuencas de los ríos, alterando sus curvas. Esa transformación afectó a los ecosistemas circundantes y a las infraestructuras construidas por el hombre, como el ferrocarril y las carreteras locales, que requirieron una adaptación hidráulica. La misión de Mauricio y sus compañeros consistía en calcular el cambio del número de curva (CN) utilizando parámetros como la vegetación circundante, los datos pluviométricos, etc. Mauricio se inscribió en el Programa de Divulgación Académica de EOS Data Analytics y empezó a usar EOSDA LandViewer, una plataforma de observación mediante imágenes de satélite. Mauricio realizó los cálculos necesarios utilizando diversos índices y otras funciones de la plataforma. Continúe leyendo para saber más sobre su estudio.
| Problema | Mauricio Julián Giménez necesitaba calcular los cambios en el número de curva de las cuencas fluviales locales de Argentina. Como la zona es bastante extensa, Mauricio y su equipo necesitaban tecnología satelital para evaluar la escala. |
| Solución | Mauricio solicitó participar en el Programa de Divulgación Académica de EOSDA y obtuvo acceso a EOSDA LandViewer para evaluar el número de curva. Él y su equipo utilizaron los índices de vegetación y los datos históricos de las áreas de interés para ver los cambios a lo largo del tiempo. |
| Resultado | Se pudo calcular el número de curva y los cambios se apreciaron con bastante claridad. Es probable que la actividad humana causara tales efectos, por lo que la metodología del estudio de Mauricio puede utilizarse ahora en otras regiones del mundo. |
Contexto Local: Cambios En La Cuenca Coronel Mollinedo En Argentina
En Salta, entre los ríos Dorado y Del Valle, las cuencas están experimentando alteraciones debido a la deforestación y a ciertas prácticas que provocan un aumento del escurrimiento hidráulico. Las intensas lluvias en la región, combinadas con estas prácticas, provocan constantes inundaciones en las zonas aledañas, dañando la infraestructura ferroviaria y vial al modificarse sus parámetros de diseño.
Debido a las constantes intervenciones humanas, como la deforestación y las prácticas agrícolas inadecuadas, el suelo de la cuenca local se erosiona con mayor rapidez. Las fuertes lluvias en la región, combinadas con la erosión de las riberas, provocan constantes inundaciones en las zonas circundantes. Una serie de inundaciones ocurridas entre marzo de 2017 y marzo-abril de 2019 ha provocado importantes daños en la estructura de la vía ferroviaria y las carreteras locales, haciendo necesaria una adaptación hidráulica de toda la infraestructura.
Esta zona se caracteriza por una fuerte pendiente, lo que influye significativamente en los patrones de escorrentía y los suelos erosionables complican aún más esta influencia. Según el Instituto Geográfico Nacional, topográficamente, la cuenca alta del río Del Valle tiene una altura cercana a los 2.090 metros sobre el nivel del mar, con una pendiente media regional de aproximadamente 0,0030 a 0,0040 m/m.
Enfoque: Número De Curva De La Erosión De Las Riberas De Los Ríos
Las comunidades locales necesitaban calcular el daño causado por las intervenciones humanas. Las constantes inundaciones están directamente relacionadas con la deforestación y las prácticas agrícolas insostenibles. Según el INTA, los bosques absorben tres veces más agua que el suelo utilizado para la ganadería y diez veces más que el suelo utilizado para el cultivo de soja. Desde que ambas actividades experimentaron un enorme crecimiento en el sector agropecuario argentino, esto ha tenido un impacto negativo y no planificado en el ecosistema.
Mauricio y sus compañeros del Departamento de Hidráulica de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE) tienen la misión de “contribuir al progreso del conocimiento en el campo de la hidráulica a través de una investigación innovadora, el desarrollo de tecnología sostenible y soluciones prácticas”. En otras palabras, abordan los retos actuales y futuros relacionados con el agua y su gestión eficiente.
Los valores de nuestro departamento incluyen la excelencia en investigación, la innovación tecnológica, la integridad ética, el trabajo en equipo, la colaboración multidisciplinar, la responsabilidad medioambiental y la generación de un impacto social positivo. Esto es lo que hemos intentado conseguir con este estudio.
El equipo de investigación de grado está integrado por Mauricio Julián Giménez, Florencia Daniela Fleitas y Marco Antonio Sosa. Están dirigidos por Alejandro R. Ruberto (Master en ingeniería) y colaboran con el codirector Marcelo Gómez.
Los cambios en el número de curva (CN) que Mauricio y su equipo intentan calcular se utilizan para estimar la escorrentía de agua desde la superficie. La situación descrita en la sección anterior está relacionada con el CN, ya que un aumento en este número implica una mayor velocidad de escorrentía, lo que incrementa el volumen de agua que fluye sobre la superficie, puesto que las orillas erosionadas se van ensanchando y difuminando con el tiempo debido a la escorrentía del agua de lluvia de los campos.
Investigación: Tecnología Satelital Para Ayudar A Calcular El Número De Curva
Como el CN de la superficie erosionada era un indicador claro de los cambios en las cuencas, el equipo necesitaba calcular este número utilizando todas las herramientas disponibles. Sin embargo, calcular el volumen de escorrentía directa en la zona de estudio requería mucho trabajo debido a diversas variables, como el tipo de suelo, los cambios a lo largo del tiempo y factores adicionales como la pendiente, la vegetación y la humedad.
Para determinar el CN, era importante partir de un valor obtenido, validado y calibrado, por lo que el estudio se basó en la idea de adecuación hidráulica que restablece el comportamiento hidrológico de la zona. Esencialmente, los investigadores necesitaban elegir el valor base del que partir y luego determinar cuánto ha cambiado hasta el valor base calibrado en 2018. Pero no solo había que partir de un valor.
También era esencial saber qué proporción del volumen de precipitaciones se escurriría por la superficie y su distribución a lo largo del tiempo. El volumen de precipitación absorbido les permitiría comprender las condiciones del entorno de un sistema hidrológico, es decir, las cuencas, y, en consecuencia, cómo reaccionará cuando se produzca un episodio de precipitaciones.
Este número de volumen muestra cuánta agua puede almacenar realmente la zona para evitar inundaciones y cuánto ha cambiado debido a la actividad humana.
En el estudio, la “rugosidad” del suelo era un parámetro clave para determinar el volumen de precipitación retenido. Este parámetro incluía variables que definían el CN:
- El tipo y estado actual de la humedad del suelo;
- El tipo y estado de la vegetación;
- Las prácticas agrícolas, forestales y ganaderas;
- La existencia de elementos que actúan como reservorios, impermeabilizantes, etc.
El tipo y estado actual de la humedad del suelo y la vegetación son las variables que se pueden determinar a distancia con la ayuda del análisis de imágenes de satélite. Para conocerlas, Mauricio y su equipo decidieron participar en el Programa de Divulgación Académica de EOSDA. Su solicitud se realizó en 2023 y se les concedió acceso durante tres meses a EOSDA LandViewer. Durante ese tiempo, el equipo de investigadores obtuvo todos los datos necesarios para su estudio.
Metodología: Índices De Vegetación Y Clasificación De La Cubierta Terrestre
El equipo necesitaba determinar el uso del suelo en cada periodo analizado. Eligieron el periodo de 50 años comprendido entre 1968 y 2018, y necesitaron algunos datos históricos de los satélites para evaluar completamente la zona elegida. Las imágenes de EOSDA LandViewer cubrían el periodo de 1984 a 2019. Mauricio y su equipo seleccionaron su área de interés (AOI) que contenía la cuenca en estudio y la plataforma seleccionó automáticamente las imágenes más cercanas a cada evento.
Cabe señalar que la región experimentó fuertes precipitaciones durante el período elegido entre 1968 y 2018. Por ello, algunas imágenes de satélite presentaban cierto nivel de nubosidad, lo que dificultaba la obtención de todos los datos necesarios para llevar a cabo la clasificación. Afortunadamente, la amplia gama de satélites y el tiempo de revisita disponibles en la plataforma permitieron encontrar las imágenes deseadas. Los datos pluviométricos se verificaron con una previsión de 10 días.
El equipo usó los índices NDVI (Índice De Vegetación De Diferencia Normalizada) y EVI (Índice De Vegetación Mejorado) como clasificadores de la cubierta vegetal. El NDVI es el índice más utilizado para determinar la vegetación en función del verdor de la cubierta terrestre. El EVI es un índice más específico que se utiliza para reducir el ruido de las imágenes de satélite y corregirlas para que muestren la cubierta vegetal con mayor precisión. A continuación, puede ver cómo el NDVI de EOSDA LandViewer se correlaciona con la vegetación vista a simple vista y cómo los investigadores identificaron el estado de la vegetación y el uso del suelo.
Los investigadores también se centraron en la clasificación de los tipos de cobertura del suelo en la zona. En el área de interés, con bosques xerofíticos subtropicales nativos, los árboles representaban más del 75% de la vegetación, además de combinaciones de formas arbóreas y arbustivas, hojas caducas en invierno y hojas reducidas y coriáceas (es decir, que se asemejan al cuero). EOSDA LandViewer proporcionó datos con una resolución suficientemente alta para clasificar, junto con una amplia variedad de combinaciones de bandas, lo que permitió distinguir el tipo de vegetación evaluado. También era importante detectar las zonas encharcadas y los suelos desnudos (total o parcialmente) para obtener información sobre la capacidad del suelo para retener agua.
La base de este estudio fue la clasificación no supervisada mediante EOSDA LandViewer.
Este tipo de clasificación significa que el algoritmo establece automáticamente las zonas de uso del suelo, sin necesidad de entrenar un modelo de aprendizaje automático específico para cada zona. Utilizamos las herramientas disponibles dentro de la plataforma en la pestaña ‘Clustering’, donde se pueden agrupar áreas o parcelas similares en base a criterios específicos definidos por el usuario.
Sin embargo, también combinaron los datos con una clasificación supervisada, que se basó en un análisis exploratorio más detallado, permitiendo una definición más precisa del uso del suelo. Por ejemplo, para esta subclasificación fue útil conocer la profundidad de las raíces de las plantas, ya que cuanto más profundas eran, más significativo era su impacto directo en la capacidad de retención y almacenamiento de agua.
A continuación, puede ver algunas de las imágenes tomadas con EOSDA LandViewer y cómo Mauricio y sus compañeros las clasificaron.
La foto en blanco y negro muestra una imagen aérea de archivo de la cuenca de Coronel Mollinedo de 1968. Se trata de una confirmación visual del aspecto que tenía la zona en el momento en que se inició la investigación. La imagen en color muestra una imagen Landsat de clasificación no supervisada de la misma zona de 1986. Es un mapa índice que clasifica el terreno correctamente y permite ver cualquier cambio.
La primera imagen muestra la clasificación no supervisada realizada por EOSDA LandViewer sobre el área de interés de la cuenca de Coronel Mollinedo de 1994. A la derecha, se puede ver una clasificación supervisada sobre la imagen de 2018 que cubre el área de interés con precisión. También hay un cambio aparente en el uso de la tierra, con las áreas rosadas creciendo gradualmente a lo largo de los años.
La clasificación de la tierra permitió a los investigadores ver una clara correlación entre el cambio de los índices de vegetación a lo largo del tiempo y el conocimiento previo de la deforestación y el cambio de las prácticas agrícolas. Todos los datos descritos anteriormente, además de otros parámetros, permitieron a los investigadores concluir el estudio.
Resultado: Número De Curva Calculado
Durante los años analizados, se clasificó el uso del suelo, se cartografió la cubierta vegetal y se identificaron las condiciones de potencial de escorrentía y de filtración de agua. A continuación, todos esos parámetros se combinaron en el número de curva, que indica cualquier cambio en las curvas de la cuenca durante el periodo de tiempo seleccionado. Los autores también consultaron las investigaciones pertinentes en la materia.
EOSDA LandViewer nos permitió complementar nuestra investigación con datos históricos. Representó visualmente cómo cambió la zona debido a la actividad humana y mostró que, efectivamente, el número de la curva subió en la escala.
Teniendo en cuenta los datos recogidos sobre la humedad y la saturación del suelo, el análisis de las precipitaciones y el tamaño y las condiciones topográficas del área de la cuenca hidrográfica, los investigadores calcularon el CN:
La tabla anterior muestra claramente que el número de curva ha aumentado constantemente a lo largo del tiempo. El CN ha crecido en los últimos 50 años, lo que ilustra el cambio del paisaje y la alteración de todo el ecosistema, así como de la infraestructura social. El aumento del CN provoca constantes inundaciones en el área de estudio con eventos hidrológicos de las mismas características que los estudiados, representando un severo gasto en reparaciones para las comunidades locales.
Impacto: ¿Y Ahora Qué?
Para Mauricio y sus compañeros, esta investigación es un rayo de luz para mostrar cómo las acciones humanas pueden provocar graves daños en el suelo. Con esa información objetiva, ahora es posible que las comunidades tomen medidas para detener e invertir el proceso de erosión.
Las pérdidas generadas, tanto en la producción agrícola como en las obras civiles, ascienden ya a millones de dólares, y todas ellas contribuyen a los problemas hidráulicos de la región. Aunque la agricultura y la deforestación desempeñan un papel esencial en el cambio de las prácticas de gestión del agua, estas industrias también sufren las consecuencias.
Mauricio y su equipo continúan su investigación con un análisis similar de cuencas en Brasil y Paraguay con el cambio de uso del suelo. Su objetivo es analizar si los desagües estructuralmente dimensionados son adecuadas para escenarios similares de fuertes lluvias e inundaciones. Este análisis puede ayudar a las autoridades y organismos locales pertinentes a determinar si pueden modificar los futuros diseños de alcantarillas y puentes para que sean adaptables a los rápidos cambios.
La investigación de Mauricio y su equipo puede utilizarse libremente, por lo que cualquiera que desee realizar un proyecto similar o utilizar sus conclusiones es bienvenido. Estudiosos como Mauricio y su equipo dan esperanzas a las comunidades locales de que más adelante podrán utilizar las pruebas de los cambios del CN y actuar en función de los hallazgos para detener e invertir la erosión, así como prevenirla en el futuro. Las inundaciones de la zona serán menos graves y menos personas, empresas y hábitats locales se verán afectados.
Acerca del autor:
Kseniia Kunakh cuenta con más de 6 años de experiencia como redactora en diversos campos, como negocios, educación y medios de comunicación. Sus experiencias previas como directora de desarrollo en una ONG ecológica ucraniana y como reclutadora de talento en una empresa tecnológica la convierten en una combinación perfecta de persona apasionada por las innovaciones ecotecnológicas y capaz de comunicar sobre ellas con facilidad.
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