Una investigación encabezada por el Instituto de Ciencias Marinas de Andalucía (ICMAN-CSIC) ha desarrollado una metodología innovadora que integra Inteligencia Artificial (IA) con datos del satélite Sentinel-2 para evaluar la calidad del agua en el Mar Menor.
El análisis, divulgado en la revista ‘Journal of Hydrology’, proporciona un diagnóstico preciso sobre la evolución de la laguna salina desde julio de 2015 hasta junio de 2024 y determina patrones ambientales junto con áreas de degradación significativa.
Gracias al empleo del machine learning, el equipo científico ha supervisado indicadores esenciales como la clorofila-a (indicativa de la presencia de algas) y la turbidez (materia suspendida) con una resolución espacial de 10 metros, según ha comunicado el CSIC en Andalucía.
Este estudio ha permitido segmentar el ecosistema en tres principales zonas con comportamientos semejantes y destacar a la rambla de El Albujón como uno de los puntos con mayor desgaste y aporte de nutrientes al sistema.
Entre los descubrimientos del estudio sobresale la identificación de un cambio hacia un «nuevo estado de equilibrio» en los años recientes.
Los datos evidencian una aparente estabilidad en los niveles de clorofila y turbidez. No obstante, los científicos advierten que esta estabilidad no indica recuperación del ecosistema, sino una transformación profunda en su dinámica tras eventos extremos.
La metodología ha permitido relacionar las anomalías detectadas con crisis históricas como las «sopas verdes» de 2016 y 2017, la dana de 2019 y episodios posteriores de anoxia.
Según Paola Barba e Isabel Caballero, líderes del estudio, esta herramienta permite diferenciar entre cambios estacionales y aquellos derivados de una evolución a largo plazo o impactos humanos.
Este enfoque tecnológico representa un avance significativo en el monitoreo costero, ya que optimiza la localización de las estaciones de muestreo físico, concentrándolas en áreas más vulnerables y reduciendo costes sin comprometer la calidad del seguimiento.
«Estas herramientas ofrecen información constante y actualizada que facilita la toma de decisiones y el diseño de estrategias efectivas de adaptación ante el cambio global», destacó la doctora Caballero.
El estudio confirma el potencial de la IA para entender ecosistemas complejos y frágiles, aportando una base analítica sólida para futuras políticas de prevención y restauración ambiental tanto en el Mar Menor como en otras zonas costeras internacionales sometidas a presión humana.