Investigadores de la Universidad de Florida, en colaboración con la Universidad Estatal de Carolina del Norte y la Universidad del Sur de Florida, han desarrollado un modelo de predicción para alertar sobre las proliferaciones de algas nocivas en los cuerpos de agua de Florida. Este sistema, que busca mitigar los riesgos que estas algas representan para la salud humana, la fauna y el medio ambiente, se ha diseñado para proporcionar pronósticos con un día de antelación, facilitando así la toma de decisiones por parte de los gestores del agua.
El proyecto está liderado por el Dr. David Kaplan, profesor de la Escuela de Ingeniería de Infraestructura Sostenible y Medio Ambiente en el College of Engineering de la Universidad de Florida, junto con el Dr. Mauricio Arias de la Universidad del Sur de Florida. En un artículo reciente publicado en el Journal of Environmental Management, el equipo documenta su trabajo en la cuenca del río Caloosahatchee, una zona ecológicamente sensible que conecta el Lago Okeechobee con la costa suroeste de Florida.
Este esfuerzo se articula en torno al proyecto denominado Coupling Lake, Estuarine, and Watershed Models for the Caloosahatchee River and Estuary (CLEW), cuyo objetivo es ofrecer orientación basada en datos y modelos para las liberaciones de agua del Lago Okeechobee. Durante décadas, esta área ha sido objeto de modificaciones que han alterado su hidrología, complicando la gestión del agua y aumentando la frecuencia y duración de las proliferaciones de algas.
Desarrollo de modelos predictivos
El equipo de investigación utilizó muestras de agua y algoritmos informáticos para desarrollar modelos que analizan dos fuentes de agua que alimentan el río: el Lago Okeechobee y la cuenca del río, es decir, el escurrimiento de agua de la tierra circundante. Estos modelos permiten determinar los niveles de clorofila-a, un pigmento presente en las algas que indica condiciones propicias para las proliferaciones.
Los resultados preliminares muestran que, en condiciones dominadas por la cuenca, el modelo predice el 49% de la variación en los niveles de clorofila-a del día siguiente, mientras que en condiciones dominadas por el lago, la precisión se incrementa al 78%. A diferencia de los modelos tradicionales, que suelen ser complejos y requieren una gran capacidad computacional, este nuevo enfoque está diseñado para ser práctico y accesible para la toma de decisiones diarias, especialmente para el Distrito de Gestión del Agua del Suroeste de Florida (SWFWMD).
El objetivo final de los investigadores es crear un sistema de predicción de proliferaciones de algas que pueda implementarse en otros cuerpos de agua dulce, lo que podría tener aplicaciones a nivel global. Según la investigadora María Menchú Maldonado, «este procedimiento podría aplicarse a otros lagos que son altamente gestionados», lo que subraya el potencial de esta investigación más allá de las fronteras de Florida.
Con la creciente preocupación por la calidad del agua y la salud ambiental en el estado, este tipo de innovaciones son cruciales para abordar los desafíos relacionados con las proliferaciones de algas. La gestión adecuada de los recursos hídricos no solo es vital para la conservación del medio ambiente, sino también para la economía local, que se ve afectada por los daños causados por estos fenómenos.
