Una investigación liderada por el Instituto de Ciencias Marinas de Andalucía del CSIC (ICMAN-CSIC) ha desarrollado una metodología que combina inteligencia artificial con imágenes del satélite Sentinel-2 para analizar con alta precisión la calidad del agua del Mar Menor a lo largo de casi una déc...
Una investigación liderada por el Instituto de Ciencias Marinas de Andalucía del CSIC (ICMAN-CSIC) ha desarrollado una metodología que combina inteligencia artificial con imágenes del satélite Sentinel-2 para analizar con alta precisión la calidad del agua del Mar Menor a lo largo de casi una década. Los resultados se han publicado en la revista Journal of Hydrology.
El estudio analiza imágenes tomadas entre julio de 2015 y junio de 2024. El satélite Sentinel-2 ofrece una resolución espacial de 10 metros por píxel, suficiente para seguir la evolución de grandes zonas costeras y detectar cambios significativos en la calidad del agua. A partir de estas imágenes se han monitorizado dos indicadores clave: la clorofila-a, que permite estimar la cantidad de algas presentes, y la turbidez, que indica la materia en suspensión en el agua. Ambos parámetros son esenciales para evaluar la salud de un ecosistema acuático, ya que niveles elevados suelen asociarse a episodios de eutrofización o pérdida de oxígeno.
Tres zonas diferenciadas y la Rambla del Albujón como punto crítico
Mediante técnicas de aprendizaje automático no supervisado y métodos avanzados de análisis estadístico, el equipo ha agrupado las zonas de la laguna con comportamientos similares, lo que ha permitido dividir el Mar Menor en tres grandes áreas según su estado ambiental. El estudio destaca la Rambla del Albujón —cauce que desemboca en el Mar Menor entre Los Alcázares y El Algar— como uno de los principales puntos de aporte de nutrientes al ecosistema y una de las áreas con mayor deterioro.
El análisis de los datos a lo largo de casi una década ha servido para distinguir qué cambios son estacionales, cuáles responden a una evolución a largo plazo y cuáles son episodios puntuales ligados a eventos extremos. La metodología ha permitido vincular anomalías detectadas con episodios registrados en la laguna, como las "sopas verdes" de 2016 y 2017, la DANA de 2019 o eventos extremos posteriores.
Uno de los hallazgos más relevantes es la detección de un cambio hacia un nuevo estado de equilibrio en los últimos años, reflejado en una aparente estabilización de los valores de clorofila-a y turbidez. Sin embargo, los investigadores advierten que esta estabilidad no implica recuperación del ecosistema, sino una transformación en su dinámica.
Utilidad para la gestión y la toma de decisiones
Desde el punto de vista aplicado, la metodología permite ajustar mejor la ubicación de las estaciones de muestreo dentro de la laguna, concentrándolas en las zonas más sensibles, con el consiguiente ahorro en costes y campañas de campo sin perder capacidad de seguimiento. "Estas herramientas constituyen un apoyo fundamental para la gestión de las zonas costeras, al proporcionar información continua y actualizada sobre los cambios que experimentan", señala Isabel Caballero, investigadora del ICMAN-CSIC que ha liderado el trabajo.
