TECNOLOGÍAS DE GEOINFORMACIÓN PARA EL MONITOREO EFICAZ DE RIESGOS AMBIENTALES
Descubre cómo el cambio climático impulsa la innovación en sistemas de monitoreo
Las actividades humanas y el cambio climático constituyen el catalizador contemporáneo de los procesos naturales y sus impactos, es decir, los peligros geoambientales. A nivel mundial, los fenómenos y peligros catastróficos naturales, como la sequía, la erosión del suelo, la degradación cuantitativa y cualitativa de las aguas subterráneas, las heladas, las inundaciones, el aumento del nivel del mar, etc., se intensifican por factores antropogénicos. Por lo tanto, presentan un rápido aumento en intensidad, frecuencia de ocurrencia, densidad espacial y una importante extensión de las áreas de ocurrencia. El impacto de estos fenómenos es devastador para la vida humana y para las economías globales, las propiedades privadas, la infraestructura, etc., mientras que en un contexto más amplio tiene un efecto muy negativo en el estado social, ambiental y económico de la región afectada. Las tecnologías geoespaciales, incluidos los sistemas de información geográfica, la teledetección y la observación de la Tierra, así como las herramientas de análisis de datos espaciales, modelos y bases de datos relacionados, contribuyen hoy en día de manera significativa a predecir, prevenir, investigar, abordar, rehabilitar y gestionar estos fenómenos y sus efectos.
Monitoreo de Sequías
Las sequías son uno de los muchos peligros naturales que pueden afectar el uso doméstico y el riego, en otras palabras, el suministro de agua de una zona. Los problemas de sequía pueden convertirse en una crisis del agua y desempeñarán un papel crucial en los próximos años en la definición de políticas ambientales y de desarrollo a nivel mundial. La sequía y sus consecuencias deben reconocerse y tomarse en cuenta desde las primeras etapas de los esfuerzos de planificación y gestión de los recursos hídricos. En consecuencia, las medidas y los esfuerzos para abordar las sequías deben comenzar por estudiar las dimensiones del fenómeno. Las definiciones funcionales permiten determinar el inicio y el final, así como el grado de severidad de la sequía. Estas definiciones se clasifican en función de cuatro enfoques diferentes: sequía meteorológica, hidrológica, agrícola y socioeconómica.
Los SIG y los sistemas expertos (S.E.) pueden responder oportunamente para identificar y reconocer eventos de sequía en grandes áreas a través de datos satelitales, conjuntos de datos en cuadrícula y valores medidos de estaciones meteorológicas. Sin embargo, el cálculo de la evaluación del riesgo y la vulnerabilidad a la sequía requiere datos espaciales en un paso de tiempo específico (mensual o anual). Por lo tanto, el uso de soluciones de geoinformación mejora la visualización de la observación de los peligros de la sequía.
La sequía suele ocurrir cuando las precipitaciones en una región son inferiores a la media y van seguidas de grandes tasas de evaporación durante períodos prolongados. La sequía se diferencia de otros desastres naturales por su lentitud y su larga duración. En la mayoría de los casos, la sequía es causada por una disminución de las precipitaciones o por una escasez de reservas de recursos hídricos. El concepto de deficiencia es relevante y está determinado por una demanda específica de agua por sector o por actividades específicas. Sin embargo, los análisis de sequía y las evaluaciones de sequía deben incluir todos los datos disponibles del área de estudio investigada. Estos resultados que componen los índices de sequía (indicadores o índices) se visualizaron en un entorno SIG para representar la distribución espacial. Existen esfuerzos y utilizan técnicas geoestadísticas para transformar los valores puntuales de las estaciones meteorológicas en una distribución espacial en un marco de tiempo específico, a saber, los métodos kriging y co-kriging y la ponderación de distancia inversa (IDW) son los enfoques más comunes, se dice que tienen un mejor ajuste para los índices o parámetros climáticos.
Monitoreo de la erosión del suelo
Es uno de los problemas más graves de degradación de la tierra y una fuente importante de deterioro ambiental, ya que es el mayor problema ambiental al que se enfrenta el mundo después del crecimiento de la población. A nivel mundial, el área total de tierra afectada por la erosión hídrica es de 10.940.000 km2, de los cuales 7.510.000 km2 están significativamente degradados. Se ha estimado que el transporte anual de sedimentos al océano desde los ríos de todo el mundo es de 15 a 30 mil millones de toneladas.
El monitoreo, modelado y análisis efectivos del fenómeno de la erosión del suelo pueden proporcionar información sobre el estado actual de la erosión, las tendencias y permitir el análisis de diferentes escenarios. Además, estas acciones pueden ser fuentes importantes de información para las decisiones de gestión de la tierra a través del desarrollo de escenarios alternativos de uso de la tierra y la evaluación de sus resultados. El monitoreo y la evaluación cuantitativos a menudo se requieren para extraer la extensión y la magnitud de los problemas de erosión del suelo con el fin de desarrollar estrategias de gestión regional sólidas junto con mediciones de campo.
Los modelos de monitoreo y análisis de la erosión del suelo se clasifican en tres categorías principales: empíricos, conceptuales (parcialmente empíricos/mixtos) y físicos. Ejemplos de las tres categorías incluyen el modelo empírico USLE y sus modificaciones, el modelo conceptual ANSWERS (Areal Nonpoint Source Watershed Environment Response Simulation), CREAMS (Chemicals, Runoff and Erosion from Agricultural Management Systems) y MODANSW (Modified ANSWERS), así como los modelos físicos EUROSEM (European Soil Erosion Model) y MIKE SHE (“Systeme Hydrologique Europeen” o Sistema Hidrológico Europeo). Desde la década de 1930, los expertos en suelos y los tomadores de decisiones han estado desarrollando y utilizando modelos de erosión para monitorear y calcular la pérdida de suelo. Se han creado más de 80 modelos de erosión en los últimos cincuenta años.
Uno de los modelos empíricos más utilizados para monitorear y estimar la erosión es el modelo Universal Soil Loss Equation (USLE) desarrollado por Wischmeier y Smith en 1965, basado en mediciones de erosión del suelo en los EE. UU. Se ha desarrollado principalmente para la evaluación de la erosión del suelo en tierras cultivables o en topografías ligeramente inclinadas y todavía se utiliza en una gran cantidad de estudios para estimar la pérdida de suelo. Con la versión revisada RUSLE, que tiene en cuenta las áreas aguas arriba que contribuyen a la escorrentía superficial aguas abajo y, por lo tanto, se considera que tiene una mejor previsibilidad que USLE, y la versión modificada MUSLE, USLE todavía se usa ampliamente en estudios de evaluación de pérdida de suelo y es la herramienta más común para la evaluación y el monitoreo de la erosión del suelo a gran escala en Europa.
En los últimos años, con el desarrollo y las evoluciones significativas de los SIG y la teledetección, así como el progreso logrado en la potencia informática, los esfuerzos para modelar espacialmente la erosión del suelo se han intensificado y mejorado en gran medida. La amplia difusión de los SIG y el uso de datos satelitales ha facilitado enormemente el desarrollo de modelos de erosión, ya que permiten el uso de múltiples fuentes de datos, la fácil modificación de la estructura de los modelos de erosión y la remodelación incondicional de su escala. El uso de métodos convencionales para monitorear y evaluar el riesgo de erosión del suelo es costoso y requiere mucho tiempo. La integración de los modelos de erosión del suelo existentes, los datos de campo y los datos proporcionados por las tecnologías de teledetección mediante el uso de SIG ha demostrado ser particularmente ventajosa, al tiempo que permite presentar la distribución espacial de la erosión a través de mapas de peligro, que son necesarios para el diseño de medidas de protección.
La importancia del monitoreo continuo de la erosión del suelo y la aplicación de prácticas integradas de gestión de cuencas hidrográficas se ha mejorado mediante el uso independiente de datos de teledetección, como fotos aéreas, LiDAR, UAV y datos satelitales como Landsat (ETM +, TM, MSS), IRS-P6 LISS (III, IV), ASTER GDEM, GeoEye, QuickBird, WorldView, MODIS, Hyperion, etc., pero también por su análisis y evaluación combinados con otros tipos de datos, como pluviómetros, muestras de suelo, mapas topográficos, etc., en un entorno SIG.
Monitoreo de Aguas Subterráneas
Las aguas subterráneas son uno de los recursos naturales más valiosos y están relacionadas, directamente, con la salud humana, el desarrollo económico y la diversidad ecológica. Son un recurso vital para el suministro confiable y asequible de agua potable en entornos urbanos y rurales y juegan un papel fundamental en el bienestar humano, la agricultura sostenible y la conservación de los ecosistemas acuáticos y terrestres. La calidad de las aguas subterráneas suele ser muy buena, ya que se filtran naturalmente a través del suelo y son claras, incoloras y libres de contaminación microbiana, requiriendo un tratamiento mínimo.
A diferencia de los métodos tradicionales, la tecnología de teledetección (RS), con los beneficios de la disponibilidad de datos espaciales, espectrales y temporales que cubren áreas grandes e inaccesibles en un corto período de tiempo, ha demostrado ser una herramienta muy útil para la evaluación, el monitoreo y la gestión de los recursos de agua subterránea. Además, se usa ampliamente para mapear características de la superficie terrestre (como elementos tectónicos lineales, litología, etc.), así como para monitorear zonas de suministro de agua subterránea.
La interpretación hidrogeológica de datos satelitales ha demostrado ser una valiosa herramienta de investigación en áreas donde hay poca información geológica y cartográfica disponible (o no es precisa), así como en áreas inaccesibles. Dado que los sensores satelitales no pueden detectar directamente el agua subterránea, la presencia de agua subterránea resulta de la interpretación de diferentes características de la superficie derivadas de imágenes satelitales, como geología, geomorfología del suelo, características del suelo (textura, rugosidad, etc.), usos del suelo/cobertura terrestre, cuerpos de agua superficial, etc. En los últimos años, el uso generalizado de datos satelitales en combinación con mapas convencionales y datos de terreno corregidos ha facilitado la extracción de información de referencia.
Junto con la teledetección, los SIG han surgido como herramientas poderosas para la gestión de datos espaciales y la toma de decisiones en varios campos, incluidos la ingeniería y el medio ambiente. La aplicación de SIG para la evaluación de los recursos de agua subterránea se ha informado varios años antes.
Los SIG y las herramientas de teledetección se utilizan ampliamente para gestionar varios recursos naturales. Dado que la zonificación y simulación de aguas subterráneas requieren grandes cantidades de datos interdisciplinarios, el uso combinado de técnicas de teledetección y SIG se ha convertido en una herramienta valiosa y se han realizado estudios importantes en los últimos años. Un ejemplo de ello es la integración de la teledetección con los SIG para preparar varios niveles temáticos, como la litología, la densidad del drenaje, la curvatura de la cuenca, la precipitación, la pendiente, el suelo y los usos de la tierra, etc., en se define como un peso de importancia, un método que puede apoyar con éxito la identificación de áreas potenciales de agua subterránea.
En esfuerzos de investigación similares, la aplicación combinada de la teledetección y los SIG en la gestión de las aguas subterráneas y la delimitación de zonas acuíferas potenciales ha sido implementada por varios investigadores en todo el mundo. Los primeros estudios correspondientes incluyen el trabajo de Gustafsson, que utilizó los SIG para analizar los datos del satélite SPOT para mapear la presencia potencial de agua subterránea.
Monitoreo de Heladas
La prevalencia de bajas temperaturas del aire y condiciones de heladas en un área es un factor importante que controla la zonificación de la vegetación y la biodiversidad. Las heladas han sido identificadas globalmente como un peligro principal, ya que pueden ocurrir en casi cualquier lugar, fuera de las zonas tropicales, especialmente a grandes altitudes. Tienen un impacto significativo en la agricultura, la silvicultura, los pastos ya que afectan la mayoría de los procesos bióticos como la fenología de las plantas, el crecimiento, la evapotranspiración, los requerimientos de humedad, la fijación y descomposición del carbono en los ecosistemas naturales y cultivados de montaña. Además, las heladas pueden causar daños significativos a las obras de infraestructura e inhibir su funcionamiento fluido y seguro debido al cierre de caminos, o incluso poner en peligro su estabilidad.
Hoy en día, con el rápido desarrollo tecnológico y científico en la tecnología de Observación de la Tierra (EO), existe un potencial mejorado en el estudio de la distribución espaciotemporal de las heladas. Especialmente en áreas donde los datos de temperatura no están disponibles o son costosos debido a la escasez de estaciones meteorológicas o al difícil acceso, la teledetección puede ser una fuente de información importante y valiosa. Se han desarrollado datos de teledetección que proporcionan productos listos para usar con información sobre la temperatura de la superficie terrestre durante la noche, a través de los cuales se pueden registrar las heladas. Los valores de la LST detectada de forma remota se determinan a partir de la Ley de Planck utilizando la emisividad de las bandas de infrarrojos térmicos (TIR). La calidad de las recuperaciones de LST se ve afectada por las características del sensor, las condiciones atmosféricas, las variaciones en la emisividad espectral, la heterogeneidad del tipo de superficie, la humedad del suelo, la geometría de visualización y los supuestos relacionados con el método de ventana dividida.
Una fuente de datos de LST ampliamente utilizada es el sensor MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectrometer), que ha proporcionado información desde el año 2000. El producto MODIS LST (MOD11A1) tiene una resolución temporal muy alta, con más de una revisita por día para algunas áreas del mundo, pero su resolución espacial es aproximada (1 km). La precisión de la LST recuperada depende de las condiciones atmosféricas y de la superficie terrestre y es mejor que 1 °K en algunos casos.
Una fuente alternativa de LST nocturna es el sensor ASTER (Advanced Spaceborn Thermal Emission and Reflection Radiometer). La precisión del producto ASTER LST (AST-08–L.2) se calcula en 0,3 °K y tiene una resolución de 90 m para áreas terrestres, pero su resolución temporal es menor, ya que su tiempo de revisita es a intervalos de 16 días.
Un sensor infrarrojo térmico relativamente reciente es el Landsat 8 Thermal Infrared Sensor (TIRS), con dos bandas térmicas adyacentes. Se han desarrollado varios enfoques para la generación de LST a partir de datos de Landsat 8, como el método basado en la ecuación de transferencia radiativa (RTE), el algoritmo de ventana dividida (SW) y el método de canal único (SC). La precisión estimada más alta se logra con RTE, que es mejor que 1 °K [165].
Por último, Sentinel-3, que ha sido desarrollado por la Agencia Espacial Europea y proporciona datos LST a diario desde 2017. El producto SLSTR Level-2 LST contiene información LST con una resolución espacial de 1 km. La precisión de la LST derivada depende del tipo de atmósfera y se estima que es de 0,8 °K para las regiones polares, 1,5 °K para las latitudes medias y 2 °K para las latitudes ecuatoriales.
Monitoreo de Inundaciones
Entre los desastres naturales más peligrosos y graves, que afectan a más de 75 millones de personas en todo el mundo, se encuentran los eventos de inundaciones. En eventos de inundaciones extremas, es importante gestionar rápidamente la magnitud de sus impactos y los usos de la tierra cubiertos por el agua. En este contexto, la cartografía y el modelado de inundaciones son herramientas útiles para monitorear, predecir, proteger, pero también mejorar la asistencia a corto y largo plazo a las áreas afectadas inmediatamente después del evento.
En el siglo XXI, los SIG, la teledetección y otras tecnologías modernas desempeñan un papel importante en la vigilancia, el análisis y la cartografía de las inundaciones, pero también en la modelización hidrológica y/o hidráulica, firmemente establecida. Muchos científicos se han propuesto desarrollar nuevas ideas basadas en las herramientas y técnicas mencionadas. Se han desarrollado y distribuido paquetes de software libre, se han creado enormes bases de datos digitales globales y se han llevado a cabo multitud de proyectos de investigación. La evolución y revolución de la modelización hidrológica e hidráulica, así como la vigilancia, el análisis y la cartografía de las inundaciones, con las tecnologías modernas están floreciendo, encontrando constantemente nuevas aplicaciones, satisfaciendo demandas y necesidades cada vez mayores e invitando a cada vez más científicos jóvenes a trabajar en este campo.
El uso de datos de teledetección para la vigilancia e investigación de las inundaciones y fenómenos relacionados (por ejemplo, los impactos costeros del aumento del nivel del mar debido al cambio climático) ha aumentado rápidamente en los últimos años. Varias aplicaciones de monitoreo e investigación se basaron en datos de RS como LIDAR (Light Detection and Ranging), RADARSAT SAR, NEXRAD III, EUMETSAT, SENTINEL, COSMO-SkyMed SAR, datos ópticos y de microondas US DMSP/Quikscat, RADARSAT, LANDSAT-5/7 (TM, ETM+), EOS-AM TERRA/MODIS, SRTM DEM y ASTER. Se espera que la continua evolución y mejora de los datos de teledetección (rango de cobertura, resolución espacial, frecuencia de datos, etc.) aumente continuamente su uso y eficiencia. Además, varios científicos han intentado explotar o proponer nuevos modelos hidrológicos, hidráulicos y de otro tipo junto con datos y técnicas de teledetección y SIG, con el fin de investigar y monitorear varias cuestiones relacionadas directa o indirectamente con la escorrentía superficial y las inundaciones.
En este punto cabe destacar el desarrollo del modelo hidrológico HYDROTEL [196], la aplicación del modelo hidrológico SLURP, el modelo SWAT (Soil and Water Assessment Tool) y su evolución SWAT2000, los modelos HEC-HMS/RAS, el modelo hidrológico naturalmente distribuido WEP-L, el modelo MIKE11, el modelo hidrológico espacialmente distribuido LIS-Flood. Un ejemplo de la variedad de aplicaciones, que combina modelos hidrológicos y otros (p. ej., SLEUTH) con Teledetección y SIG, es el estudio de la expansión urbana. La evolución de los métodos de análisis geográfico-espacial, y en particular de los SIG, ha sido precursora y la esencia del cambio en el enfoque de las inundaciones desde modelos puramente matemáticos-teóricos e investigación in situ hacia un enfoque funcional a través del análisis espacial, modelos espaciales, geoestadística y otros métodos relacionados, por ejemplo, regresión logística, análisis de frecuencia, etc.
Monitoreo del aumento del nivel del mar
El calentamiento global está provocando un aumento del nivel medio global del mar principalmente por el derretimiento de los glaciares y las capas de hielo que resulta en la adición superinducida de agua al océano, así como por un aumento del volumen del cuerpo de agua debido a la expansión térmica. Los cambios relativos del nivel del mar inducidos por las variaciones del agua en los océanos y los movimientos de la tierra se pueden detectar mediante mediciones de mareógrafos, mientras que la altimetría/gravimetría satelital EO, así como los satélites GPS, se pueden aplicar para medir los cambios absolutos del nivel del mar a escala global.
Los mareógrafos se han utilizado desde la antigüedad para registrar las variaciones del nivel del mar, pero a fines del siglo XIX comenzó a aparecer una red bien desarrollada de mareógrafos en casi 1000 lugares alrededor del mundo. Además, la existencia de satélites altímetros como TOPEX/POSEIDO crea la oportunidad de realizar mediciones aún mejores. Se estima que las actividades humanas han causado un aumento medio global del nivel del mar de unos 21-24 cm desde 1880 y, aunque existe una red de mareógrafos que proporciona información valiosa sobre los cambios del nivel del mar desde unos pocos segundos hasta siglos, estas observaciones sufren varias limitaciones, es decir, su distribución geográfica que es pobre en océanos abiertos o en el hemisferio sur, la disponibilidad de registros que no es contemporánea para todas las estaciones y el efecto de los movimientos verticales de la tierra que es una de las principales dificultades para interpretar las mediciones de los mareógrafos.
Por otro lado, la altimetría por satélite junto con la altimetría SAR está descrita como uno de los caballos de batalla de la oceanografía operativa en alta mar y la vigilancia global del nivel del mar, proporcionando durante más de 28 años datos valiosos sobre el nivel del mar con precisiones del orden de unos pocos centímetros incluso para las zonas más remotas de los océanos. Varias agencias espaciales, como la Administración Nacional de Aeronáutica y del Espacio (NASA), la Agencia Espacial Europea (ESA) y el Centro Nacional de Estudios Espaciales (CNES), han proporcionado un importante apoyo a la comunidad científica internacional en la investigación y el desarrollo de técnicas innovadoras para la altimetría costera.
Los datos de altimetría satelital se ajustan bien a las mediciones de los mareógrafos, sin embargo, es de gran importancia poder vincular las mediciones del altímetro satelital del aumento del nivel del mar con las mediciones de los mareógrafos, conectando las mediciones en alta mar con las que se realizan en las proximidades de la costa para satisfacer las necesidades científicas de una mejor resolución de los datos. Los SIG han demostrado que, cuando se integran con datos de teledetección y mediciones de mareógrafos, tienen el potencial de actuar como una herramienta importante en el seguimiento de los efectos ambientales y socioeconómicos del aumento del nivel del mar.
Los SIG se utilizan cada vez más como herramienta de apoyo en el seguimiento del aumento del nivel del mar, ya que permiten la homogeneización e integración de todos los datos disponibles en una geodatabase, con el fin de acceder a la información, realizar análisis espaciales y geoestadísticos y tienen un gran potencial para combinar una amplia gama de variables y datos complejos en diversos formatos e integrar información física, ecológica, socioeconómica y de riesgos. Además, debido a sus numerosas ventajas, como la edición y automatización de datos, la visualización, la elaboración de mapas y las tareas basadas en mapas, la consulta espacial, el análisis espacial y el análisis geoestadístico, y su flexibilidad, los SIG se pueden utilizar en otras aplicaciones de planificación y escenarios futuros. A lo largo de los años, los SIG han demostrado un gran potencial en su aplicación y capacidad de resolución de problemas y un gran número de investigadores han aplicado metodologías basadas en SIG para estudiar el aumento del nivel del mar a nivel mundial y regional.
Conclusión
Como se desprende de la presente revisión, el monitoreo continuo del medio ambiente está sujeto a un enfoque interdisciplinario. Incluye una serie de procedimientos y acciones que abarcan tanto la evolución de los fenómenos naturales como sus efectos catastróficos, principalmente debido al problema del cambio climático. Sin embargo, ¿cuál es el significado profundo y al mismo tiempo la causa que cuestiona todos estos cambios y los efectos sobre el medio ambiente? ¿Por qué se está produciendo esta explosión de métodos y tecnologías científicas en la actualidad para que este monitoreo se extienda a las medidas de protección?
Se concluye que las metodologías, tecnologías y herramientas mencionadas intentan proporcionar soluciones amplias para la detección, modelización y monitoreo de desastres del medio ambiente. Se pueden utilizar datos y procedimientos geoespaciales apropiados junto con otros datos socioeconómicos para evaluar los riesgos involucrados. Por lo tanto, estos datos pueden proporcionar materia prima para la creación de planes de gestión y políticas de mitigación. La amplia diversidad de datos con características disímiles permite el monitoreo del medio ambiente en la mayor medida posible en el momento, al tiempo que se intenta reducir las incertidumbres y las limitaciones.
Referencias
- Tsatsaris, A., Kalogeropoulos, K., Stathopoulos, N., Louka, P., Tsanakas, K., Tsesmelis, D. E., … & Chalkias, C. (2021). Geoinformation technologies in support of environmental hazards monitoring under climate change: An extensive review. ISPRS International Journal of Geo-Information, 10(2), 94.
By: Carolina Hernández Valerio
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