Los datos satelitales facilitan la supervisión del cumplimiento en el uso del agua
El cambio climático está alterando los patrones del ciclo hidrológico, mientras que el aumento de la demanda hídrica por parte de la agricultura y otros sectores está ejerciendo una gran presión sobre este recurso vital. Por ello, la supervisión y la gestión eficaces del agua son hoy más importantes que nunca, sobre todo en regiones con escasez hídrica. El proyecto WaterSENSE(se abrirá en una nueva ventana), financiado con fondos europeos, tenía por objeto ayudar a los gestores del agua con una herramienta que combina datos de observación de la Tierra (OT) con modelos hidrológicos y datos locales. De este modo, se pretende ofrecer una cartografía más precisa de la disponibilidad de agua y facilitar el cumplimiento de las normativas vigentes.
Abordar el uso del agua y el cumplimiento normativo
«Uno de los principales casos de aplicación del proyecto fue Australia», explica Steven Wonink, coordinador del proyecto WaterSENSE en eLEAF(se abrirá en una nueva ventana) (los Países Bajos). «Las razones de esto son que el país se enfrenta a graves problemas de sequía y, además, cuenta con políticas muy avanzadas al respecto». Wonink señala que el estado de Nueva Gales del Sur, con una superficie veinte veces mayor que su país de origen, los Países Bajos, cuenta con una legislación que obliga a agricultores y otros usuarios del agua a adquirir licencias, las cuales establecen la cantidad de agua que pueden extraer. «El problema es que hacer cumplir esta legislación en un territorio tan grande es dificilísimo», comenta el coordinador. «Es complicado saber quién está utilizando el agua, si lo hace legalmente y a qué licencia corresponde cada extracción».
Aplicación de datos de OT y modelización
Para hacer frente a este reto, se desarrolló una herramienta de supervisión de cumplimiento normativo que utiliza datos de OT de los satélites de Copernicus(se abrirá en una nueva ventana), mediciones sobre el terreno y modelos hidrológicos punteros. «Si bien la IA no fue el foco principal del proyecto, notamos un interés creciente en su aplicación conforme la tecnología fue avanzando», agrega Wonink. «Por ejemplo, la utilizamos en el procesamiento de datos para detectar y enmascarar la cobertura de nubes». La herramienta se probó en la cuenca del río Murray-Darling (Australia), una importante zona agrícola, y se demostró su capacidad para calcular la cantidad de agua empleada en cada parcela. Sin embargo, uno de los mayores problemas fue cotejar los datos de OT y de los modelos con la información sobre el cumplimiento normativo. Para ello, el equipo colaboró con un socio demostrativo, el Departamento de Cambio Climático, Energía, Medio Ambiente y Agua de Nueva Gales del Sur. En este contexto, se creó una base de datos con los usuarios y titulares de licencias —que no siempre coincidían—, la cual se integró después con los datos de uso del agua. En el proyecto también se midieron los caudales ambientales para ayudar a las autoridades a determinar cuánta agua se necesita para conservar los ecosistemas naturales. Además, los socios del proyecto investigaron el desarrollo de servicios específicos para los agricultores de algodón.
Mejora del uso del agua en el sector del algodón
Tras el éxito de las pruebas efectuadas en Australia, el equipo del proyecto continúa trabajando como consorcio para introducir la tecnología en el mercado. El objetivo es ampliar y mejorar el conjunto de herramientas, adaptándolas cada vez más a las necesidades de los usuarios. «La labor emprendida en WaterSENSE continúa ahora en REINFORM, un nuevo proyecto financiado con fondos europeos», comenta Wonink. «En ese proyecto nos centramos en mejorar el uso del agua en el sector del algodón. El objetivo de nuestro consorcio es poder ofrecer, en el futuro, una amplia variedad de servicios a los clientes. Esta tecnología se puede aplicar en cualquier parte del mundo». De cara al futuro, Wonink cree que las capacidades de análisis de datos de la IA seguirán utilizándose y ganando relevancia. «Lo que hemos comprobado en WaterSENSE es que no existe una única forma de obtener una visión de conjunto», comenta Wonink. «Hay muchos métodos diferentes para calcular el uso del agua, y la IA puede mejorar la calidad y la precisión de los datos, sobre todo cuando se trata de analizar la incertidumbre».
