Monitoreo de la cantidad y calidad del agua para la adaptación al cambio climático

Aprendizajes clave

Acerca de la Región

Amenazas climáticas

El cambio climático está afectando gravemente al Mar Negro, causando erosión costera e inundaciones debido al aumento del nivel del mar y las temperaturas. Estos cambios perturban los ecosistemas marinos, alterando la distribución y la abundancia de las especies, al tiempo que conducen a la acidificación de los océanos y la deficiencia de oxígeno. Las temperaturas más altas facilitan aún más la propagación de especies invasoras, dañando los ecosistemas nativos y reduciendo la absorción de CO2. Además, los fenómenos meteorológicos extremos, como las poderosas tormentas en Turquía en agosto de 2021, han dañado gravemente los ecosistemas costeros y las infraestructuras.  Las inundaciones catastróficas debido a una serie de tormentas eléctricas severas se cobraron 97 vidas y causaron una destrucción generalizada, incluido el colapso de edificios y puentes.

El cambio climático y sus consecuencias directas e indirectas están aquí. Necesitamos reestructurar nuestra forma de pensar y cómo lidiar con los impactos del cambio climático, lo que requiere un enfoque regional multidisciplinario. Tenemos que convencer a la gente de que las prácticas actuales no son sostenibles.

Nicolaos Theodossiou, coordinador de ARSINOE CS6

Un enfoque participativo para la adaptación internacional al cambio climático

Medidas regionales de adaptación al cambio climático

Bulgaria – Reserva natural

En Bulgaria, el proyecto ARSINOE se centra en la Reserva Ropotamo, un ecosistema estrictamente protegido con acceso humano limitado. Para evaluar la cuenca hidrográfica, el equipo realizó estudios aéreos no tripulados basados en vehículos y análisis geoespaciales, utilizando conjuntos de datos nacionales e internacionales. Incluyeron proyecciones climáticas para RCP4.5 y RCP8.5, lo que significa escenarios de emisiones moderadas y más altas. Sobre la base de estos hallazgos, el equipo identificó posibles ubicaciones de sensores dentro de la reserva. Mientras tanto, un innovador seleccionado inició un programa de monitoreo separado fuera de la reserva a lo largo del río Ropotamo, implementando monitoreo de calidad del agua en tiempo real en tres sitios clave:

• Un sitio de referencia en el curso superior,
• Un sitio adyacente al asentamiento antes de la reserva para medir el impacto humano en el área,
• Un sitio de curso inferior cerca del estuario para evaluar la capacidad de autolimpieza del río antes de llegar al Mar Negro.

A mediados de septiembre de 2024, el equipo del proyecto instaló el primer conjunto de sensores y estableció un sitio de demostración, integrando la infraestructura necesaria para el monitoreo de la calidad del agua en tiempo real. Estos sensores midieron parámetros clave como nitratos, pH y temperatura.

A lo largo de la implementación, el equipo recolectó muestras de agua cada mes y las analizó en un laboratorio utilizando métodos estándar para calibrar, validar y verificar los datos del sensor. Este análisis abarcó indicadores clave de calidad del agua, incluidas la clorofila y las algas azul-verdes. Pruebas de laboratorio adicionales midieron los niveles de nutrientes, mientras que las pruebas in situ se centraron en el pH y la temperatura, factores críticos para evaluar los impactos climáticos.

El seguimiento continuó hasta finales de junio de 2025 para evaluar exhaustivamente la capacidad de autopurificación de la reserva, es decir, su capacidad natural para limpiarse en diferentes condiciones estacionales. El análisis final comparará la calidad del agua antes y después de que el río fluya a través del área protegida, ofreciendo información valiosa sobre cómo la reserva mitiga los impactos humanos y mejora la resiliencia del ecosistema frente al cambio climático.

La innovación en el río Ropotamo juega un papel directo en la adaptación al cambio climático al proporcionar datos de calidad del agua de alta frecuencia y específicos del sitio que ayudan a detectar factores estresantes ambientales relacionados con la variabilidad climática, como temperaturas elevadas, cargas de nutrientes y picos de contaminación. La capacidad del sistema para detectar estos cambios casi en tiempo real es fundamental para evaluar cómo responden los ecosistemas a acontecimientos crónicos y extremos relacionados con el clima, como sequías, olas de calor o inundaciones. La identificación de patrones de calidad del agua a través de sensores apoya los sistemas de alerta temprana y la gestión adaptativa del agua, ayudando a las autoridades locales a prepararse y mitigar los efectos de los cambios en las líneas de base climáticas. Al ofrecer una alternativa rentable y de baja huella a los enfoques tradicionales de laboratorio pesado, el sistema mejora la resiliencia de los ecosistemas fluviales al tiempo que fortalece la base científica para las políticas regionales de adaptación al clima.

Rumanía – Delta del Danubio

En Rumanía, el lugar de estudio se encuentra en el delta del Danubio. El innovador seleccionado, ProVerse, ha desarrollado un demostrador para abordar los desafíos en la integración de datos de diversas fuentes, incluidos sensores in situ, registros históricos, datos satelitales y otros conjuntos de datos relevantes. Utilizando herramientas avanzadas de procesamiento y modelado de datos, el sistema analiza y pronostica cambios en la calidad del agua.

El demostrador contiene cuatro sistemas separados, todos construidos en la plataforma ProVerse:

1. Una canalización de datos para aceptar y procesar datos de series temporales,
2. Bases de datos para el almacenamiento a largo plazo de los datos brutos y procesados,
3. Servicio estatal mundial que permite cambios de estado en el lapso de tiempo de los modelos de simulación,
4. Tecnología del metaverso.

Una boya fluvial protege los instrumentos de los peligros naturales y permite un monitoreo confiable.

Durante la primera fase, el equipo del proyecto y el innovador establecieron un canal de datos para recibir y procesar datos de series temporales. También desarrollaron conjuntamente bases de datos para almacenar datos crudos y procesados a largo plazo. Además, los sensores de calidad del agua se compraron y calibraron en las instalaciones de ProVerse.

La plataforma del metaverso ahora está lista para recopilar datos del mundo real de la boya. El equipo del proyecto utilizará estos datos sobre la calidad del agua para visualizar, simular y analizar cómo afecta el cambio climático a la capacidad natural de biofiltración del delta del Danubio. Al aprovechar la tecnología de metaversos, la plataforma apoyará el desarrollo de estrategias de adaptación específicas.

La innovación mejora la capacidad de las partes interesadas locales para supervisar y responder a las amenazas a la calidad del agua, contribuyendo a la resiliencia frente al cambio climático en el delta del Danubio. Las visualizaciones en tiempo real y la previsión de escenarios apoyan la detección temprana de condiciones relacionadas con floraciones de algas dañinas, aumentos de salinidad o carga de nutrientes. Esto puede apoyar esfuerzos de conservación más específicos y una mejor gestión de los ecosistemas sensibles.

Turquía – Marmara y delta del Mar Negro

En Turquía, el equipo seleccionó la conexión entre el Mar de Mármara y el Mar Negro, junto con las aguas del suroeste del Mar Negro, como un estudio de caso secundario. Las partes interesadas que representan a esta región identificaron desafíos clave, como la contaminación, la disminución de la calidad del agua, en particular la pérdida de oxígeno, y su impacto en la pesca. Para abordar estas preocupaciones, las expediciones regulares de investigación marina a bordo de buques contribuyeron al monitoreo y análisis de los parámetros de calidad del agua de mar.

El equipo turco también participó en la selección de uno de los innovadores del proyecto ARSINOE para abordar los desafíos de la contaminación marina en el sitio. Eligieron la plataforma «Smart Monitoring Sensors» de Polyregnum, que se está desplegando por primera vez en el Mar Negro. Esta plataforma combina sensores inteligentes con parámetros globales de calidad del agua para monitorear de forma remota la contaminación del aire y el agua, al tiempo que mejora la comprensión de las interacciones aire-mar.

Equipada con un sistema de procesamiento de datos impulsado por IA, la plataforma realiza un seguimiento de los niveles de contaminación en el Mar Negro mediante el análisis de múltiples parámetros, incluidos la temperatura, la salinidad, los niveles de pH, la humedad y los niveles de dióxido de carbono, indicadores clave para el calentamiento global. Después de completar las pruebas de corrosión, el equipo integró todos los sensores en la plataforma, que estaba programada para su lanzamiento a principios de abril de 2025.

La plataforma SMS mejora la adaptación al cambio climático en el Mar Negro mediante el seguimiento continuo de las variables ambientales clave y los indicadores críticos de los cambios relacionados con el clima. Una mejor comprensión de las interacciones aire-mar y la detección temprana de signos de estrés en los ecosistemas respaldan respuestas oportunas y basadas en evidencias. La plataforma también capacita a las autoridades locales y las partes interesadas para identificar tendencias climáticas a largo plazo e implementar medidas de adaptación que salvaguarden la calidad ambiental, la salud pública y la resiliencia de los ecosistemas en la región.

Grecia: hacia una cuenca hidrográfica virtual que conecte con el mar Negro

En Grecia, el equipo de investigación seleccionó el río Aliakmon, el más largo del país, para su seguimiento debido a su papel vital en la producción de energía, la agricultura y el suministro de agua. Estas diversas demandas crean un complejo desafío de gestión del agua. Para hacer frente a esto, los investigadores instalaron sensores de bajo coste para supervisar el caudal del río, lo que permitió el desarrollo de un gemelo digital para apoyar una gestión del agua más eficiente.

El Digital Twin opera diariamente para generar pronósticos semanales sobre el uso del agua para el suministro de agua, el riego y la generación de electricidad. Apoya la predicción de la salida de agua de los embalses del río, ya que considera datos hidrológicos, meteorológicos y de producción de energía. Esto ayuda a los investigadores y las autoridades a comprender mejor las complejas relaciones entre los diferentes usos del agua y mejorar la eficiencia de la gestión del agua. Considerar los escenarios climáticos presentes y futuros en última instancia fortalece la resiliencia climática.

La exploración de cuatro sub-estudios de casos distintos vinculó conceptualmente las necesidades locales y regionales con los procesos clave. Aplicó el concepto de cuenca virtual para mostrar las mejores prácticas para un enfoque integral de adaptación de la fuente al mar en la gestión del agua.

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