En resumen
- Los datos son esenciales en el tratamiento de aguas
- Ya que permiten comprender mejor el “por qué”
- El “cómo” y el “cuándo” de las FAN.
El papel de los datos en el tratamiento del agua
A largo plazo, tratar las floraciones después de que hayan contaminado nuestras aguas superficiales no constituye una solución eficaz. Por el contrario, lo que realmente se necesita es un mayor conocimiento de qué fomenta las floraciones de cianobacterias y tener la capacidad de prevenirlas. En otras palabras, esto requiere construir un modelo de pronóstico basado en datos precisos.
En primer lugar, debemos identificar los factores que crean las condiciones ideales para que las algas florezcan. Estos organismos acuáticos dependen de la relación entre tres variables: la carga de nutrientes, la luz solar y la temperatura. Por lo tanto, el primer paso para eliminar las algas es recopilar datos sobre los parámetros del agua en la masa de agua, como así también del clima circundante.
El siguiente paso es desarrollar la capacidad de pronosticar las floraciones de cianobacterias. Esto requiere que se hayan recopilado datos durante un cierto período de tiempo, ya que esto ofrecerá información sobre la frecuencia y gravedad de las floraciones de algas. Es decir, se requiere conocer en qué período del año es más probable que ocurran floraciones y en qué cantidad. Si se sabe cuándo las algas se convertirán en una molestia, esto permitirá tomar medidas prácticas para prevenirlas.
Método combinado de recopilación de datos
La recopilación de datos de calidad del agua in situ, así como de los datos meteorológicos (la velocidad y dirección del viento, temperatura, etc.) sumados a datos de teledetección satelital, permite a los administradores del agua abordar el problema de las FAN de manera más eficaz.
Al combinar estos distintos tipos de información se pueden construir modelos empíricos basados en datos que permitirán reconocer patrones de floración de algas, rastrear cambios en los cuerpos de agua y advertir a los servicios de agua en caso de una posible contaminación, para que puedan proteger su suministro de agua a tiempo. El público también puede ser notificado para evitar el contacto con aguas tóxicas.
Actualmente, esto es lo que se está planificando para el lago Erie (situado en la frontera entre Canadá y los Estados Unidos). Hace un tiempo el lago Erie llegó a los titulares, luego de luchar contra la proliferación de algas durante años. Recientemente, investigadores de la Universidad de Windsor han recibido una subvención de más de 1 millón de dólares para invertir en el estudio y predicción de las FAN en el suroeste de Ontario. Para recopilar datos precisos, se instalarán siete boyas de monitoreo en tiempo real y otros 50 sensores acuáticos pequeños en el lago durante el resto del año.
«Se considera que los sensores en tiempo real representan un cambio substancial, porque podrían permitir a los científicos identificar con precisión qué causa las floraciones y usar esa información para predecir cuándo y dónde ocurrirán».
Además, mitigar los problemas de algas a tiempo tiene un gran potencial de reducción de costos. La investigación mostró que la eutrofización de agua dulce y la proliferación de algas cuestan a los EE. UU. Aproximadamente 2 mil millones de dólares al año.
Tratamiento y pronóstico basados en datos
La boya MPC-Buoy recopila los siguientes parámetros de calidad del agua cada 10 minutos: clorofila α (alga verde), ficocianina (alga verde azulada), pH, turbidez, oxígeno disuelto (OD) y temperatura. Además, se puede agregar una estación meteorológica en la parte superior de la boya para recopilar información adicional sobre las horas de sol, la velocidad y dirección del viento, la temperatura del aire y la humedad absoluta.
En otras palabras, la boya analiza continuamente el agua, las algas y los parámetros meteorológicos más importantes, recopilando y almacenando estos datos en su sistema. Se puede acceder a esta información en cualquier momento a través de MPC-View, un software basado en la nube. En última instancia, el seguimiento de los cambios de los parámetros del agua en tiempo real nos permite ser más proactivos en la gestión de las aguas superficiales.
El algoritmo de MPC-Buoy utiliza la información recopilada para emitir una frecuencia ultrasónica específica que detiene el crecimiento de las algas. Además, el sistema es capaz de predecir las floraciones entre 3 a 10 días antes de que ocurran. Si hay cambios en ciertos parámetros del agua, como por ejemplo el aumento de los niveles de pH, la boya ajusta automáticamente su frecuencia ultrasónica para adaptarse a las nuevas condiciones del agua. A partir de ese momento emite una nueva frecuencia que resulta más efectiva para controlar las algas.
Podría preguntarse, ¿qué sucede si la boya no cambia la frecuencia del ultrasonido basándose en datos en tiempo real? Naturalmente, en ese punto se detendría el control efectivo de las algas. Siendo organismos altamente adaptables, las algas pueden adaptarse fácilmente a los métodos de tratamiento. Para evitarlo, la boya detecta cambios de comportamiento en las algas y selecciona la frecuencia más óptima.
En caso de áreas inaccesibles de agua superficial, es posible integrar la teledetección en el sistema MPC-Buoy y recopilar imágenes satelitales de todo el cuerpo de agua.
Con el tiempo, este método combinado de recopilación de datos permite rastrear los cambios en los cuerpos de agua con mayor precisión para así poder anticipar y abordar más eficientemente el problema de la proliferación de algas.