Noticias | 30 Julio 2015

El ICM colabora con Protección Civil y la Diputación de Barcelona ofreciendo datos y modelos por predicción de medusas e incendios forestales.

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Se intensifica este verano la colaboración entre investigadores del Instituto de Ciencias del Mar y las autoridades locales. Gracias a dos proyectos de investigación, que llevan años recogiendo datos de presencia de medusas en un caso, y de humedad del suelo en el otro, este verano se han puesto en marcha herramientas de predicción que tanto Protección Civil como la Diputación de Barcelona están usando por la gestión de estas problemáticas.

El ICM colabora con Protección Civil y la Diputación de Barcelona ofreciendo datos y modelos por predicción de medusas e incendios forestales.

Se intensifica este verano la colaboración entre investigadores del Instituto de Ciencias del Mar y las autoridades locales. Gracias a dos proyectos de investigación, que llevan años recogiendo datos de presencia de medusas en un caso, y de humedad del suelo en el otro, este verano se han puesto en marcha herramientas de predicción que tanto Protección Civil como la Diputación de Barcelona están usando por la gestión de estas problemáticas.

En el caso de las medusas, los investigadores del proyecto Europeo MedJellyrisk, enfocado a comprender el fenómenos de las proliferaciones de medusas y a mitigar su impacte socio-económico, han puesto a término el primer modelo de proliferación de la especie Pelagia noctiluca en las playas catalanas y en las costas de Malta, Italia y Túnez, países participantes en el proyecto.
Esta especie vive mayoritariamente en mar abierto pero cuando se acerca a las costas es la responsable de más del 90% de las incidencias registradas por picaduras de medusas. Cómo explica Verónica Fuentes, investigadora del Departamento de Biología Marina y Oceanografía, y coordinadora del proyecto europeo en el ICM, “Las predicciones están ya visibles en la App MedJelly para teléfonos móviles y en la web del proyecto MedJellyrisk. El modelo se alimenta de la base de datos que se mantiene desde 1994 sobre presencia de medusas en la costa catalana y los parámetros ambientales (corrientes y dirección del viento) al momento de la proliferación (el “bloom”). Una vez ajustado, el modelo puede predecir (de forma probabilística) la ocurrencia de esta especie, sólo mirando estas variables ambientales en las siguiente 24-48 horas”. Protección Civil también muestra la presencia de medusas y su previsión en su portal de playas inaugurado en 2014. Más adelante, el proyecto preparará predicciones similares para otras especies.

En el caso de incendios forestales, los investigadores del SMOS Barcelona Expert Centre (CSIC i UPC)

insalado en el ICM desde el 2007, llevan más de 5 años midiendo la humedad del suelo mediante los datos obtenidos por el satélite  SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity) de la Agencia Espacial Europea. Maria Piles, investigadora post-doctoral de la UPC que trabaja en el SMOS-BEC, ha diseñado un método para poder obtener valores de la humedad del suelo a 1 km de resolución espacial a partir de las medidas de SMOS (precisas pero con resolución de la orden de 30 km), con datos otros satélites en el dominio visible e infrarrojo que tienen menos sensibilidad pero gran resolución espacial. Según dice Jordi Font, jefe del Departamento de Oceanografía Física y Tecnológica del ICM e investigador co-líder de la misión SMOS, “nuestro objetivo principal con SMOS es poder obtener la salinidad superficial del océano, pero también tenemos un gran interés en la humedad del suelo por el enorme potencial que tiene de aplicaciones prácticas. Ya hace tres años que hemos puesto en modo operacional, a través de nuestra página web, el cálculo de la humedad a alta resolución sobre la Península Ibérica dos veces al día. Y desde esta primavera hemos introducido una mejora que permite hacerlo con independencia de la posible presencia de nubes”.
El Servicio de Prevención de Incendios de la Diputación de Barcelona utiliza esta información para mejorar su sistema de identificación de zonas con alto riesgo de incendio, añadiendo el grado de humedad del terreno a otros datos de las que ya disponían como por ejemplo la temperatura y el viento. De esta forma se pueden tomar medidas de vigilancia y distribución de recursos de lucha contra el fuego para hacer más rápida y eficiente la intervención en caso de necesidad.