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IMEDEA, IFISC, SOCIB e IIM estudian con Inteligencia Artificial la acidez del mar, su impacto climático y en biodiversidad

Un equipo interdisciplinar integrado por investigadores del IMEDEA (CSIC-UIB), IFISC (CSIC-UIB), SOCIB e IIM ha presentado la primera tasa de acidificación en el área costera del mar Balear para dilucidar las consecuencias del cambio climático en áreas costeras del archipiélago. El objetivo del estudio se ha centrado en reconstruir series temporales incompletas de pH relevantes a través del uso de técnicas de inteligencia artificial.

Los resultados, publicados en la revista Scientific Reports, señalan que estas áreas costeras muestran una tendencia de disminución del pH (acidificación) de 0.0020±0.00054 unidades de pH por año. Esta tendencia es similar a la observada en otras cuencas del océano global y se debe, principalmente, a la incorporación del dióxido de carbono atmosférico en el agua de mar y al incremento de la temperatura.

“La disminución del pH del agua de mar se debe al incremento del dióxido de carbono en la atmósfera y repercute en importantes alteraciones con un gran impacto sobre los ecosistemas marinos. Por ejemplo, la acidificación oceánica produce una reducción de los niveles de saturación de los minerales carbonatados, lo que aumenta las dificultades en la formación de caparazones para los organismos marinos».

Esto afecta especialmente a los organismos «calcificadores (plancton, moluscos, equinodermos y corales). Así pues, medir cómo el pH está cambiando en estas zonas es clave para caracterizar el problema”, explica Iris E. Hendriks, investigadora principal del proyecto que trabaja en el IMEDEA (CSIC-UIB) que está investigando las variaciones químicas del agua del mar y su impacto sobre el desarrollo de la vida.

El estudio ha constituido un gran esfuerzo operacional que comenzó en 2018 con la obtención de datos de pH, junto a otras variables (temperatura del agua, salinidad y niveles de oxígeno disuelto), en las estaciones de monitorización de la red Balearic Ocean Acidification Time Series (BOATS) en la bahía de Palma y en el Parque Nacional marítimo-terrestre del archipiélago de Cabrera, en el marco de la Plataforma del CSIC Water:iOS.

“El mantenimiento de este tipo de estaciones conlleva dificultades -costes financieros, riesgos meteorológicos, despliegue en zonas de alto tránsito naviero, fallos instrumentales, etc.- que implican lagunas en los datos y, por tanto, una pérdida de calidad a la hora de elaborar estudios globales”, señala Hendriks. El equipo aplicó técnicas de deep learning (aprendizaje profundo), un área emergente del aprendizaje automático.

Este sistema ha obtenido recientemente avances sustanciales en el campo de la Inteligencia Artificial. En concreto, se desarrollaron varios modelos de redes neuronales recurrentes que, en su entrenamiento, permitieron relacionar la serie de pH con el conjunto de variables ambientales obtenidas, prediciendo el valor del pH cuando éste no está disponible.

El trabajo de obtención de buena cantidad de datos y la posterior aplicación de estas técnicas ha permitido reconstruir la tendencia decadal de acidificación del mar Balear, que es el principal resultado del trabajo. En el estudio han participado el IMEDEA-CSIC-UIB, el Instituto de Investigaciones Marinas (IIM-CSIC) y el Instituto de Física Interdisciplinar y Sistemas Complejos (IFISC-CSIC-UIB).

También, el Sistema de Observación y Predicción Costero de las Illes Balears (ICTS SOCIB), y el Instituto de Ciencias Marinas (IIM-CSIC). En él han colaborado el equipo de gestión del Parque Nacional marítimo-terrestre del archipiélago de Cabrera y la Conselleria de Medi Ambient i Territori. Además, ha sido financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación, por el Govern de les Illes Balears y por la Fundación BBVA.

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