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Este proyecto ha trabajado en desarrollar una metodología innovadora que permitirá a los organismos públicos y privados abordar la problemática de los afloramientos nocivos de algas y cianobacterias (aquellas que, al realizar fotosíntesis oxigénica, consumen todo el oxígeno de una masa de agua, provocando que los peces y otros animales acuáticos puedan tener dificultades para respirar) en las masas de agua continentales, cada vez más habituales. Para la elaboración de esta metodología se ha combinado el uso de la teledetección y sensores a remoto teniendo como base las tecnologías de IoT (Internet de las cosas) y Big Data. Esto ha permitido la elaboración de modelos estadísticos para analizar la vulnerabilidad de los entornos y alertar de la aparición de los afloramientos.

Según la entidad, se espera que los resultados conseguidos tengan un impacto socioeconómico en las zonas afectadas, así como que sea de utilidad para identificar zonas vulnerables tanto en territorio nacional como internacional. Además, la participación directa de la ciudadanía en el proyecto influirá en la sensibilización de la población ante los impactos del cambio climático y del uso sostenible de los recursos hídricos.

El objetivo principal del proyecto ha sido modelizar la problemática de la proliferación de algas y cianobacterias en dos zonas climáticas de la Península Ibérica: área de As Conchas (Ourense) y el Parque de la Albufera (Valencia).

Los objetivos específicos han sido los siguientes:

• Determinar las variables climáticas y geográficas relacionadas con el histórico de afloramientos de cada entorno.
• Desarrollar el modelo estadístico univariante de vulnerabilidad frente a episodios de afloramientos.
• Crear una red de sensores que permitan la recogida de datos fisicoquímicos a remoto y en tiempo real.
• Generar un modelo estadístico multivariante de alerta temprana de los afloramientos.
• Dar visibilidad a los resultados científicos obtenidos durante la investigación y hacer partícipe a la sociedad de la herramienta generada.
• Disponer de una metodología de replicabilidad o adaptabilidad del proyecto a otras zonas geográficas y climáticas.

• Análisis de datos mediante sistema de información geográfica (SIG) del histórico de las floraciones en las dos zonas de estudio.
• Realización del modelo estadístico univariante de vulnerabilidad de los entornos estudiados a la presencia de afloramiento de algas y cianobacterias, basado en técnicas telemétricas y SIG.
• Implementación de una red de sensores para la medición de parámetros fisicoquímicos de dos masas de agua en las zonas de estudio. El objetivo ha sido desarrollar un sistema capaz de estimar o predecir el estado de una masa de agua en la que se ha comprobado previamente, mediante un estudio en laboratorio, la presencia de cianobacterias.
• Realización del modelo estadístico multivariante de alerta temprana basada en parámetros fisicoquímicos adquiridos mediante los sensores colocados in situ, y evaluación de la implementación de los sensores a cada entorno.
• Estudio temporal de la calidad de las masas de agua mediante teledetección y recopilación de información.
• Acciones para la transferencia del conocimiento científico: participación en la Semana de la Ciencia y 4 congresos, redacción de 4 artículos publicados en revistas internacionales de alto impacto, publicación de 17 reseñas en páginas web y edición de un folleto divulgativo.
• Acciones para la participación ciudadana, que incluyen el desarrollo de una app móvil de información y participación ciudadana y la instalación de dos paneles informativos (uno en cada zona de estudio).
• Creación de un manual para replicar y adaptar la metodología desarrollada en diferentes ambientes, el cual ha sido remitido a 10 agentes clave.

El cambio climático y la contaminación de los ecosistemas acuáticos han intensificado los afloramientos nocivos de algas y cianobacterias. Uno de los grandes retos actuales es conseguir monitorizar de forma efectiva su rápido crecimiento, extensión y distribución en las masas de agua continentales.

En ese sentido, el proyecto CianoMOD ha abordado este reto en dos entornos diferentes: el embalse de As Conchas (Ourense) y la laguna de la Albufera de Valencia. La solución desarrollada consiste en la implementación de un sistema autónomo que permite monitorizar este fenómeno en tiempo real. En primer lugar, se ha elaborado un exhaustivo análisis cartográfico y de calidad de datos disponibles por los organismos gestores, con el objetivo de proponer una solución replicable y ajustada a las necesidades específicas de cada entorno. Esto ha permitido analizar la vulnerabilidad y realizar proyecciones futuras basadas en los datos disponibles.

Posteriormente, se ha implementado un sistema de monitorización basado en redes de sensores inalámbricas desplegadas in situ y la captación de imágenes de satélite, cuyos datos pueden ser visualizados de forma gratuita a través de una aplicación web y móvil. Además, tras la recogida de datos masivos suficientes (Big Data) y el modelaje estadístico, se han obtenido las variables regresoras que explican la aparición de los afloramientos y que consiguen predecirlos en una ventana temporal de 72 horas.

Finalmente, la recopilación en un manual metodológico de todas las acciones desarrolladas permitirá replicar el proyecto en otras masas de agua afectadas por esta problemática, ofreciendo así a los gestores del agua una herramienta útil para estar en contacto continuo y en tiempo real con el entorno.