Browsing by Author "Castro Espinoza, Itzel Margarita Carolina"
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Thesis Estudio de factibilidad de usar variables oceanográficas para la detección de floraciones de algas nocivas en la Región de los Lagos.(Universidad Técnica Federico Santa María, 2018-11) Castro Espinoza, Itzel Margarita Carolina; Durán Burgos, Marcelo Eduardo; Departamento de Ciencias Aeronáuticas (ACA); Suarez Villaroel, RodrigoLas floraciones de algas nocivas, más conocidas como marea roja, son eventos recurrentes en la costa del país. En promedio, en la última década se han detectado al menos un episodio al año en alguna parte del límite nacional. Este fenómeno, se produce con el incremento de microalgas presentes en el agua, las cuales pueden conllevar serias consecuencias para el ecosistema, como mortandad de peces, o inclusive pueden llegar a producir toxinas que son filtradas por moluscos, los cuales pueden intoxicar a seres humanos. En el año 2016, tras detectarse el segundo episodio más grande a nivel mundial de floraciones de algas nocivas, se decretó estado de catástrofe en Chile. Este evento, permitió vislumbrar las deficiencias de los modelos de monitoreo de floraciones en el país, puesto que no se limitó a las regiones que suelen producir constantes episodios de marea roja, o sea la región de Los Lagos, Aysén, y Magallanes, sino que se trasladó también a la región de Los Ríos. Motivados por encontrar una solución para la detección temprana de floraciones en toda la costa nacional, el centro de información de recursos naturales se contactó con expertos en el tema, entre ellos Raphael Kudela, doctor en ciencias biológicas de la universidad de Santa Cruz, Estados Unidos. El cual propuso un sistema de monitoreo basado en recolección y análisis de productos de variables oceanográficas obtenidas a través de imágenes satelitales ópticas, y el uso de software, cada uno de ellos con acceso gratuito. No obstante, se debía establecer si lo propuesto podría ser aplicado a las condiciones de Chile. Por lo que, se decidió realizar un análisis de dos sensores, Landsat y Aqua MODIS, para establecer sus cualidades, y además levantar una base de datos compuesta por mediciones in situ que incluía uno de los venenos más recurrente del país (veneno paralizante) y productos de variables oceanográficas, específicamente clorofila y coeficiente de atenuación difusa, para aplicar un modelamiento de estos, con el fin de establecer si efectivamente se podía detectar floraciones de algas nocivas a través de los productos mencionados. En relación al análisis de sensores, se pudo determinar que pese a que Landsat posee mejor resolución que Aqua MODIS (30m versus 4km), su temporalidad (16 días) no permite llevar un monitoreo de la zona exclusivo con éste, pues debido a la nubosidad de la zona, una captura con nubosidad, puede implicar por lo menos un mes sin información. Por el motivo anterior, para el estudio se debieron recolectar productos de clorofila y coeficiente de atenuación difusa del sensor Aqua MODIS, puesto que los datos in situ no calzaban con las fechas Landsat. Sin embargo, se debe tener en cuenta que las condiciones climáticas de la zona también afectan al monitoreo con sensor Aqua MODIS, por lo que se tuvo que utilizar los producto en promedio de 8 días, para obtener los datos suficientes para realizar el análisis. Al analizar estadísticamente las variables de la base de datos, se pudo establecer que las variables resultado de veneno paralizante, resultado de clorofila, y resultado de coeficiente de atenuación difusa poseían una relación fuerte positiva. No obstante, no se cumplieron las condiciones propias de los modelos econométricos (multicolinealidad, heterocedasticidad, entre otros), lo cual se puede explicar por el muestreo in situ, que era concentrado y cercano a la orilla y por las carencias técnicas de los sensores usados para hacer el levantamiento de la base de datos. Finalmente, no se abandona la hipótesis de que se pueda detectar eventos de floraciones pese a que los resultados del modelo obtenido no alcanzan para demostrarlo. Sobre el final de este estudio, se recomienda volver a realizar este análisis, pero esta vez usando otros sensores, como el Sentinel 2 o Setinel 3, los cuáles, están mejor dotados técnicamente, poseen mejor frecuencia de captura de imágenes, pero a la fecha actual, carecían de data histórica para realizar este estudio. Además, se propone realizar un muestro in situ que sea homogéneo en tiempo y espacio, con la finalidad de volver a modelar los datos. Y, para hacer frente a la nubosidad se propone utilizar drones que tengan las bandas necesarias para calcular los algoritmos de las variables oceanográficas.
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