Estudio de factibilidad de usar variables oceanográficas para la detección de floraciones de algas nocivas en la Región de los Lagos.

Abstract

Las 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.

The harmful blooms, better known as red tide, are recurring events on the coast of the country. On average, in the last decade at least one episode per year has been detected somewhere in the national limit. This phenomenon occurs with the increase of microalgae present in the water, which can have serious consequences for the ecosystem, such as fish mortality, or they can even produce toxins that are filtered by mollusks, which can poison human beings . In 2016, after detecting the world's second largest episode of harmful blooms, a state of catastrophe was decreed in Chile. This event allowed us to glimpse the deficiencies of the flowering monitoring models in the country, since it was not limited to the regions that usually produce constant episodes of red tide, that is, the region of Los Lagos, Aysén, and Magallanes, but rather He also moved to the region of Los Ríos. Motivated to find a solution for the early detection of blooms along the national coast, the natural resources information center contacted experts in the field, including Raphael Kudela, doctor of biological sciences at the University of Santa Cruz, United States. Which proposed a monitoring system based on collection and analysis of products of oceanographic variables obtained through optical satellite images, and the use of software, each of them with free access. However, it should be established if the proposal could be applied to the conditions of Chile. Therefore, it was decided to perform an analysis of two sensors, Landsat and Aqua MODIS, to establish their qualities, and also to build a database composed of in situ measurements that included one of the most recurrent poisons in the country (paralytic poison) and products of oceanographic variables, specifically chlorophyll and diffuse attenuation coefficient, to apply a modeling of these, in order to establish if it was possible to detect harmful algal blooms through the aforementioned products. In relation to the sensor analysis, it could be determined that although Landsat has better resolution than Aqua MODIS (30m versus 4km), and therefore obtains better results, its temporality (16 days) does not allow monitoring of the exclusive zone with This, due to the cloudiness of the area, a capture with cloudiness, may involve at least one month without information. For the previous reason, for the study, chlorophyll products and the diffuse attenuation coefficient of the Aqua MODIS sensor had to be collected, since the on-site data did not match the Landsat dates. However, it must be taken into account that the climatic conditions of the area also affect the Aqua MODIS sensor monitoring, so the products had to be used on average for 8 days, in order to obtain sufficient data to perform the analysis.

By statistically analyzing the variables in the database, it was possible to establish that the variables resulting from paralyzing venom, chlorophyll result, and result of diffuse attenuation coefficient had a strong positive relationship. However, the conditions of the econometric models (multicollinearity, heteroscedasticity, among others) were not met, which can be explained by the in situ sampling, which was concentrated and close to the shore and by the technical deficiencies of the sensors used. to do the lifting of the database. Finally, we do not abandon the hypothesis that you can detect blooms even though the results of the model obtained are not enough to prove it. At the end of this study, it is recommended to carry out this analysis again, but this time using other sensors, such as Sentinel 2 or Setinel 3, which are better equipped technically, have better image capture frequency, but to date current, lacked historical data to perform this study. In addition, it is proposed to perform a sampling in situ that is homogeneous in time and space, in order to re-model the data. And, to deal with cloudiness, it is proposed to use drones that have the necessary bands to calculate the algorithms of oceanographic variables.