Memoria del Proyecto Fin de Carrera de la Licenciatura...
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Memoria del Proyecto Fin de Carrera de la Licenciatura de Ciencias Ambientales realizado en el Centro de Estudios Hidrográficos y
Departamento de Biología de la Universidad Autónoma de Madrid
Proyecto realizado por Gloria Delgado Rojas Tutor Académico Dr. Antonio Quesada de Corral Tutor Profesional Ramón Peña Martínez
FACULTAD DE CIENCIAS DEPARTAMENTO DE BIOLOGIA
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Madrid, Junio 2007 AGRADECIMIENTOS
La realización de este proyecto, y los conocimientos que me ha aportado, no hubiese sido
posible de no contar con la ayuda de mis tutores Antonio Quesada y Ramón Peña, la paciencia y
dedicación de José Antonio Domínguez, y el apoyo y comprensión de mi familia, amigos y,
especialmente, Iñaki.
Gracias también al Centro de Estudios Hidrográficos por los recursos que me ha facilitado y por
el clima tan agradable de compañerismo que ha mantenido todos los que allí he encontrado.
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ÍNDICE
Página
I.- Programa de tareas a Desarrollar 5
II.- Introducción 6
III.- Descripción de la zona de estudio 9
IV.- Fundamentos técnicos y científicos 17
V.- Metodología 28
VI.- Tratamiento previo de imágenes 31
VII.- Cartografía temática: Mapas de Pigmentos Fotosintéticos
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VIII.- Resultados y Discusión 43
IX.- Conclusiones 57
X.- Propuesta de un Modelo de gestión para el Embalse Alqueva
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XI.- Bibliografía y Webgrafía 63
ANEXO I CARTOGRAFÍA TEMÁTICA
ANEXO II MAPAS DE ALERTA
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I.- PROGRAMA DE TAREAS A DESARROLLAR Noviembre Diciembre Enero Febrero Marzo Abril Mayo Elección de imágenes Lectura de imágenes Redactar introducción, Metodología y Ámbito de estudio
18 diciembre: presentar a los tutores [email protected] 21 diciembre: presentar ámbito socioeconómico
5 enero: Entregar correcciones los tutores del proyecto.
Georeferenciación de 15 imágenes.
Máscara de agua de 15 imágenes.
Segmentación de 15 imágenes.
Corrección atmosférica, Cartografía temática Análisis temporal Conclusiones .
Exá
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es :
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de
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rero
23 abril: entregar 1ªconclusiones para ser corregidas.
Revisar correcciones 7mayo: Entregar memoria corregida
Fin
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Exá
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es
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II.- INTRODUCCIÓN Alqueva es el embalse de mayor superficie en Europa, y también uno de los
más jóvenes. Alqueva se inauguró en el año 2002, dos años después de la
aprobación de la Directiva Marco del Agua (2000/60/CE) por lo que su gestión y
seguimiento están bajo estas directrices desde los primeros momentos de
funcionamiento, lo cual puede significar un buen ejemplo de aplicación de esta
directiva.
Actualmente, la aplicación de la Directiva 2000/60/CE exige establecer
indicadores de calidad, niveles de alerta y seguimiento de los mismos para
todas las masas de agua del territorio europeo, mediante un control químico y
ecológico de las masas de agua (art. 8 de la Directiva 200/60/CE).
El estudio del fitoplacton: taxonomía, abundancia y afloramientos de
fitoplancton, en relación con los parámetros fisicoquímicos del agua, componen
uno de los índices biológicos utilizados. La abundancia de la biomasa de
fitoplancton no debe alterar significativamente las condiciones de transparencia
típicas del sistema acuático de estudio. (DIRECTIVA 2000/60/CE de 23 de
octubre de 2000)
Este parámetro puede ser analizado mediante la interpretación de imágenes
obtenidas por sensores remotos a partir de la detección de los pigmentos
fotosintéticos clorofila-a y ficocianina.
Con este estudio se propone establecer un modelo de distribución y evolución
de las concentraciones de pigmentos en la superficie de la masa de agua del
embalse, y su importancia como parámetro de calidad del agua por su relación
con procesos de eutrofización y riesgo de toxicidad en el agua.
El estudio de la calidad de las masas de agua mediante teledetección es una
técnica de diagnóstico de la evolución temporal de diferentes parámetros
físicos del agua que podemos interpretar a partir de imágenes tomadas por un
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sensor situado en un satélite, avión, helicóptero o cualquier otro soporte que
permita tomar datos a alejado del objeto de estudio.
La señal recibida por el sensor es un nivel digital, un número binario
correspondiente a la diferencia de voltaje generada por el sensor al recibir una
intensidad de energía determinada. La capacidad de detectar y discriminar la
energía que llega al sensor dependerá del número y rango de bandas que el
sensor detecta y de la cantidad de energía emitida o reflejada por el objeto de
estudio. Las variaciones en la señal se interpretan como cambios en el
comportamiento de la superficie de estudio.
Tradicionalmente, los estudios de calidad de aguas se han venido realizando
mediante muestreo directo y análisis, bien de parámetros fisicoquímicos y/o
biológicos del agua. Debido a las dificultades técnicas que supone muestrear
un área muy extensa, falta de representatividad de las muestras debido a la
heterogeneidad y dinámica de las masas de agua así como los altos costes
que conlleva un estudio basado en la toma de muestras in situ, cada vez es
más frecuente tomar como herramienta imágenes de teledetección para el
estudio de la calidad de aguas.
El Centro de Estudios Hidrográficos ha sido pionero en estudios de calidad de
aguas con teledetección. Dicho centro es un laboratorio del CEDEX creado
para cooperar con el Ministerio de Medioambiente y las Confederaciones
Hidrográficas y la gestión de recursos hídricos.
En la década de los 80 se comenzó con imágenes Landsat. Una década más
tarde se realizaron estudios de cartografía temática de embalses por cuencas
hidrográficas (Ebro, Tajo II, Ebro, Guadiana, Guadalquivir, Sur, Segura...) con
los sensores TM y Landsat 4 y 5.
Los primeros pasos de los estudios de pigmentos fotosintéticos en aguas se
realizaron en 1998 con la propuesta CEDEX a la Agencia Espacial Europea
(ESA) sobre cartografía de grupos de algas en embalses españoles usando el
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sensor MERIS del satélite ENVISAT-1 (300 m / 15 bandas). (CEDEX, área de
calidad de aguas. 2006)
La aplicación del sensor MERIS a los estudios de calidad de aguas realizados
por el Centro de Estudios Hidrográfico CEDEX, comenzaron desde el mismo
años del lanzamiento del ENVISAT-1. Este sensor se ha aplicado a los trabajos
de seguimiento de calidad del agua en la Albufera de Valencia (Centro de
Estudios Hidrográficos, CEDEX. 2005-06) y en el desarrollo de la cartografía
temática de los principales embalses españoles. (Centro de Estudios
Hidrográficos, CEDEX .2006), entre otros.
La herramienta utilizada presenta una serie de ventajas frente al muestreo en
campo. La detección remota permite una cobertura global de un área de
estudio y una visión panorámica de sus características y cambios. El estudio
con teledetección no compromete la escala a utilizar.
Una herramienta muy útil para aplicar la monitorización de cambios y gestión
de recursos es la posibilidad de obtener imágenes de la misma cobertura en un
intervalo fijo de tiempo, esta información se trasmite de forma inmediata allí
donde se va a procesar, siempre en formato digital para facilitar su tratamiento
informático.
La teledetección ofrece muchas ventajas. Pero no se deben ignorar sus
limitaciones. Las condiciones de adquisición dependen de la climatología
(presencia de nubes), ángulo de observación, forma del terreno… y se pueden
producir distorsiones debidas a la plataforma o fallos de sensor. Otras
limitaciones propias del sensor elegido es la resolución característica que debe
ser considerada a la hora de plantear el estudio o modelo de gestión.
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III.- DESCRIPCIÓN DE LA ZONA DE ESTUDIO
1.-El Embalse como infraestructura:
El embalse Alqueva, perteneciente al cauce fluvial del río Guadiana, se sitúa en
territorios de España y Portugal, entre las regiones de Extremadura, en
España, y Alentejo, en Portugal, inmediatamente posterior a la confluencia del
río Degebe con el Guadiana y curso arriba de la confluencia con el río Adilla. La
amplia extensión del embalse influye en territorio de Extremadura, la cola del
embalse llega a la provincia de Badajoz, y 19 concejos de Portugal, entre ellos
Moura, Portel, Mourao, Reguengos de Monsaraz y Alandroal, pertenecientes a
la región el Alto y Baixo Alentejo.
El embalse de Alqueva fue inagurado el día 8 de febrero de 2002 con el cierre
de las compuertas de la presa que lleva el mismo nombre. Cuenta con una
superficie máxima inundada de 250 km2, de los cuales 35 km2 pertenecen a
Extremadura, desde la presa a se extiende durante 82 km hasta la cola del
embalse. Con una cota máxima de 152 m, la capacidad total del embalse es de
4100 hm3.
La presa, cuyas obras se emprendieron en 1997, es de tipo de bóveda de
doble curvatura de hormigón, con longitud de coronación de 458 m y 96 m de
altura máxima. Consta de 2 aliviaderos de superficie con capacidad máxima de
desagüe de 6300 m3/s; 2 desagües de medio fondo con capacidad máxima de
desagüe de 1750 m3/s cada uno; 1 desagüe de fondo, instalado en la galería
de desvío provisional del río, con una capacidad máxima de desagüe de
160 m3/s; 1 central del tipo pie de presa, con una potencia máxima de 260 MW
y respectivos circuitos hidráulicos y obras preliminares para el futuro refuerzo
de potencia. Esta central eléctrica no comenzó al explotarse hasta enero de
2004. (ACIONA 2006)
Las aguas de este macro embalse se destinan principalmente a usos agrícolas
en 110000 ha de regadío intensivo, en una región caracterizada por un clima
semiárido típicamente mediterráneo, en la que tradicionalmente se han
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realizado un uso de suelo agrario basado en la ganadería, cultivo de secano y
explotación mixta de dehesas.
El proyecto inicial en el que se encuentra desarrollado el embalse de Alqueva,
cuenta también con otros nueve pequeños embalses adicionales y varios
kilómetros de canales adicionales entre los que se encuentran los canales
destinados al trasvase Guadiana – Sado.
El embalse de Alqueva, la central hidroeléctrica de la presa de Alqueva y
demás recursos hídricos de la región son gestionados por EDIA (Empresa de
Desenvolvimiento e Infra-estructuras do Alqueva S.A.) subvencionada
completamente por capital público portugués. EDIA fue creada en 1995, dos
años antes del comienzo del proyecto de construcción del embalse, para
contribuir al desarrollo socioeconómico de los 19 concejos de la región.
Además de recursos hídricos, EDIA gestiona recursos energéticos, agrícolas,
medioambientales y turísticos de la región. EDIA realiza los seguimientos
hidrológicos del embalse de Alqueva y de los cauces del Guadiana y Sado,
realizando la monitorización de los parámetros cualitativos y cuantitativos de
los recursos hídricos que gestiona. EDIA emite boletines de calidad de aguas
de forma diaria, semanal y mensual.
Ilustración 1- Presa de Alqueva
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2.- Territorio. Marco geográfico:
El relieve de la región fronteriza de Extremadura y Alentejo, dentro de la cual se
sitúa el embalse de Alqueva, se caracteriza por ser predominantemente llano y
suave. Esta región corresponde con la extensión occidental de la Meseta Sur,
en la cual la topografía desciende hasta altitudes de 400 metros incluso
inferiores. Debido a la predominancia de la morfología fluvial correspondiente al
valle de Guadiana, la morfología del terreno se compone de un conjunto de
terrazas fluviales terciarias y cuaternarias.
La topografía llana independiente de las terrazas fluviales, se compone de las
rañas, amplias llanuras de deposición situadas a los pies de las principales
formaciones montañosas, correspondientes al sistema Bético y Sierra Morena.
3.- Clima:
La isoterma de 25º C en el mes de julio engloba esta región. El clima es
mediterráneo semiárido.
Las precipitaciones anuales corresponden a valores entre 600 y 800 mm en
Alentejo y de 450 a 600 en Extremadura. La distribución de las lluvias,
predominantes en otoño y primavera, configura un balance hídrico en el que se
observa como es a partir del mes de diciembre cuando el suelo comienza el
periodo de saturación en agua que llega hasta el mes de abril. Tras las
deficiencias de agua que presenta el suelo entre los meses de verano, de mayo
a septiembre, es con el comienzo del año hidrológico, en octubre, cuando es
posible que las precipitaciones mensuales superen la evapotranspiración
potencial y el suelo comience a tener exceso en agua. (Balabanian, 1980)
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4.- Hidrología:
Alqueva recoge sus aguas del río Guadiana, principal curso fluvial del área de
estudio, pero existen otros recursos hídricos que conviene destacar. Los
cauces permanentes más importantes quedan recogidos en la siguiente tabla.
Extremadura Alentejo
Alcarrache
Friegamuñoz
Táliga
Asseca
Lucefeci
Ardila
En general, estos cauces junto con en Guadiana a su paso por la región, están
considerados como en buen grado de conservación y poco contaminados, en
particular se destaca una buena calidad ecológica en las formaciones de
bosque de ribera que bordean estos cauces. La Directiva Hábitats (1992)
recoge en su tratado varias especies presentes en los ecosistemas de agua
dulce que componen estos cauces.
5.- Limnología
Alqueva, como la mayoría de los embalses, es un sistema hídrico artificial cuya
dinámica y funcionamiento se asemeja a lo que ocurre en un lago. Los
embalses se diferencian de los lagos, entre otras cosas, por su asimetría, es
decir, la heterogeneidad entre cola, medio y presa. Según las diferentes
características que presentan estas tres divisiones, la organización del
ecosistema y parámetros fisicoquímicos cambian.
La tasa de renovación del embalse es intermedia entre la de un lago y la de un
río. Está influenciada por un flujo medio-rápido determinado por los aportes del
río y la salida regulada de agua en la presa.
La regulación de los caudales de salida de agua en la presa, condicionado por
necesidades humanas y no ecológicas, supone grandes y bruscos cambios de
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la altura de la columna de agua y, por tanto, alteraciones en la mezcla-
estratificación estacional.
Atendiendo a la dinámica de la mezcla de la columna de agua, Alqueva se
puede considerar un embalse monomíctico con estratificación durante la
estación seca, es decir, desde mayo a septiembre. El epilímnion es poco
profundo, aproximadamente 10m. (Serafim et al. 2006).
Los parámetros fisicoquímicos del agua del embalse de Alqueva están
sometidos a la variabilidad estacional. En la estación húmeda el contenido
mineral del agua determina la fisicoquímica del agua, pero en la estación seca
esto depende de la oxigenación del agua que a su vez depende de la
estratificación y temperatura.
La conductividad del agua varía según se pierde la influencia fluvial, a la vez
que los parámetros de DBO5, pH y temperatura adoptan un modelo de
variación vertical, según la estratificación estacional. (Serafim et al., 2006).
Alqueva es un embalse con una morfología peculiar. Su forma es alargada
siguiendo dirección norte-sur, un perímetro de orilla de más de mil kilómetros
(VISÃO. 2007) permite alta interacción con los sistemas terrestres. Es
alimentado por aguas de seis ríos, los cuales forman seis zonas de cola del
embalse. Este hecho condiciona la formación de una zona media de
comportamiento lacustre tal y como se puede encontrar el la mayoría de los
embalses sino que, dadas las enormes dimensiones de Alqueva y su extensa
superficie, esta zona aparece distribuida a lo largo del eje central (norte-sur).
Ilustración 2- Vista del embalse de Alqueva
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6.- Territorio. Ecosistemas y Zonas Protegidas
Cuatro de los nueve biotopos catalogados en la Directiva de Hábitat de la
Unión Europea 92/43/CEE, se encuentran representados en el ámbito de
influencia del embalse de Alqueva. La Directiva se adoptó en el año 1992, año
de la Cumbre de Río de Janeiro sobre Medio Ambiente y Desarrollo, y es la
principal disposición comunitaria a favor de la biodiversidad. Impone la
obligación de preservar los hábitats y las especies calificados de interés
comunitario.
6. a.- Hábitat de agua dulce y riparios:
En el cauce del río Guadiana y afluentes secundarios se denota la presencia de
varias especies incluidas en la Directiva de Hábitat, lo que indica una buena
calidad del medio acuático.
Fauna Acuática
-Peces
Rutilus lemmingii steindach
Chondrostoma polylepis willkomii
Cobitis maroccana
Chondrostoma willkommii
Cobitis paludica
Barbus sclateri
Tropidophoxinelus hispanicus
Anaecypris hispanica
- Mamíferos:
Destaca la Lutra lutra (Nutria) por su importancia ecológica e indicador de
ecosistema bien conservado.
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- Aves:
Ciconia ciconia
Ciconia nigra
Ardea cinerea
Bubulcus ibis
Nycticorax nycticorax
Vegetación:
El bosque de ribera de los cauces de la región se considera en buen estado de
conservación y muy representativa de los bosques mediterráneos de hoja
caduca. Entre las especies riparias del cauce del Guadiana y sus afluentes
encontramos fresnedas sobre suelos de vega en aguas de corriente
permanente (As. Ficario ranunculoides-Fraxinetum angustifoliae sigmetum) con
orlas de zarzales (Lonicero-Rubetum ulmifolii y Clematido campaniflorae) y
bosques de galería de chopos (Populus) y sauces (Salix). En las pizarras
rezumantes de los cauces fluviales se encuentra la orquídea Spiranthes
aestivalis, incluida también en la Directiva de Hábitats.
Los macrófitos semisumergidos más importantes de estos sistemas acuáticos
de agua dulce, son juncos, carrizos y espadañas, acompañados por otra
vegetación sumergida como nenúfares, potamogetos y diversas algas.
6. b.- Otros ecosistemas no vinculados directamente al embalse:
- Formaciones herbosas naturales y seminaturales:
En cuanto a las praderas y formaciones herbosas podemos distinguir destacar
su importante carácter antropizado. Es necesario entender los usos
tradicionales agrícolas y la interacción socioeconómica del ser humano con el
medio, para entender las formaciones esteparias y su funcionamiento
ecológico. En muchos casos, el abandono de las explotaciones agrícolas o un
cambio en el método de explotación pueden significar un grave peligro para el
ecosistema existente.
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Es importante el efecto que ha causado el proyecto del embalse de Alqueva
sobre este ecosistema, ya que debido a la disponibilidad de una gran reserva
de agua, se ha transformado gran parte de la superficie agraria, de cultivos
tradicionales a regadío. La valorización de tierras de labor que supone este
cambio para el agricultor es muy notable, aunque se debería tener en cuenta
los costes ambientales en el precio final del producto, considerándolos un
“input” de la producción y sumándose a los costes del agua e infraestructuras
adicionales que necesitan los cultivos de regadío.
- Bosques y dehesas.
El ecosistema que mejor representa el contexto del suroeste ibérico es el
hábitat catalogado como "bosque esclerófilo mediterráneo endémico o residual”
o bosque en dehesa, y en este sentido el entorno del río Guadiana
Internacional constituye una de las principales reservas. Esta formación
boscosa no existiría si no se conservase el uso tradicional, en el que se
combinan explotación ganadera, forestal y agrícola.
Las principales especies vegetales del bosque esclerófilo son bosques abiertos
de acebuches, bosques de alcornoques, bosques de encinas y pastos.
La fauna de especial importancia en estas formaciones son Aquila adalberti
(Águila Imperial Ibérica) y Aegypius monachus (Buitre Negro), y en invierno,
Grus grus (Grulla Común). (Adenex (diciembre 2006))
Ilustración 3- Orilla del embalse Alqueva
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IV.- FUNDAMENTOS TEÓRICOS TÉCNICO-CIENTÍFICOS
1.- Componentes del Agua que Afectan a su Calidad
La calidad de un agua está determinada por sus componentes biológicos y
parámetros fisicoquímicos.
Los parámetros físicos más importantes son el pH, potencial de reducción,
alcalinidad y temperatura. De estos el único que se puede determinar con
técnicas de teledetección es la temperatura superficial del agua (medidas en el
infrarrojo térmico).
Los componentes químicos importantes en el agua dependerán del uso
potencial de esta. Si el agua va a ser destinada a riego es importante conocer
las concentraciones de sodio, calcio, cloruros y magnesio y su relación entre
ellas. Su concentración depende tanto de la litología y geomorfología de la
cuenca hidrológica como de actividades humanas contaminantes.
Las aguas del embalse de Alqueva se van a destinar en gran parte a usos
agrícolas en explotaciones de regadío intensivo, por lo que el análisis y control
de los aniones y cationes en el agua será muy importante a la hora de conocer
sus efectos en el rendimiento de los cultivos y en la conservación del suelo.
Estos parámetros no son detectables mediante teledetección en masas de
aguas, pero si sería posible, en un estudio más amplio, observar sus efectos en
los suelos, por ejemplo, la evolución de la salinidad.
Por otra parte se debe resaltar la importancia que tienen las concentraciones
de nutrientes en el agua, nitratos y fosfatos disueltos, están directamente
relacionados con la cantidad de biomasa fitoplanctónica y problemas de
eutrofización en lagos y embalses. Si se trata de aguas continentales se
prestará mayor atención a los niveles de fósforo, ya que este es el nutriente
limitante en las masas de aguas continentales y las variaciones en su
concentración desencadenan “blooms” algales.
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Las fuentes de contaminación por nutrientes son la agricultura (uso excesivo de
fertilizantes), ganadería intensiva, importante en el aporte de nitratos, y los
vertidos de aguas residuales.
La turbidez del agua está caracterizada por la cantidad de sólidos en
suspensión que presente. Se trata de materia orgánica e inorgánica coloidal en
el agua. Una alta turbidez del agua reduce la zona fótica debido a sus
propiedades de interacción con la luz. La materia suspendida absorbe y refleja
gran porcentaje de energía solar, apenas trasmite.
La materia orgánica disuelta en el agua se determina a partir de la medición del
Carbono Orgánico Total (COT). El COT indica aproximadamente el total de
materia orgánica, en un sistema normal.
La cantidad de materia orgánica en una masa de agua informa sobre la
producción de biomasa del propio sistema, así como posibilidad o influencia de
vertidos de aguas residuales.
El fitoplancton es el parámetro de referencia en este estudio y cuyos pigmentos
fotosintéticos serán analizados por interpretación de imágenes de sensor
remoto MERIS. Con este término se refiere a las poblaciones de organismos
vivos autótrofos que permanecen en suspensión en el agua, a merced de las
corrientes y la dinámica hidrológica. Son la base de la pirámide trófica en
sistemas acuáticos ya que son los principales productores a nivel de biomasa,
transforman en materia orgánica los nutrientes inorgánicos mediante el proceso
metabólico de la fotosíntesis. La disponibilidad de luz es uno de los factores
limitantes de la producción fitoplanctónica.
Los principales taxones de algas planctónicas que encontraremos en un
sistema de agua continental son:
- Chloroficeae (algas verdes): estas algas tienen mayor preferencia por
hábitats de aguas dulces que marinos. Se caracterizan por sintetizar almidón
como producto de la fotosíntesis. Pueden presentar una cubierta calcárea o
formar colonias en asociaciones mucilaginosas.
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- Bacillariophyceae (Diatomeas): son las algas fitoplactónicas más
comunes en ecosistemas de agua dulce, y prácticamente ubicuas. El rasgo
más característico de este taxón es su pared silícea y forma irregular. La pared
de ácido silícico les otorga dureza y resistencia. Su reproducción es mediante
bipartición.
- Euglenophiceae: No son algas muy frecuentes en lagos, sino más bien
suelen aparecer en charcas temporales con alto contenido en materia orgánica
y en estuarios. la particularidad de estas algas es que necesitan vitamina B12
que suelen adquirir fagocitando ciertas bacterias.
- Dynophyceae: Comúnmente se encuentran en ecosistemas marinos y
estuarios, pero es posible que aparezcan también en aguas dulces. Pueden
presentar uno o dos flagelos y formas irregulares de la pared celular.
- Chrysophyceae: se caracterizan por presentar colores amarillentos,
marrones o dorados, debido a que contienen carotenoides como pigmento. Se
distribuyen de forma predominante en aguas continentales.
- Cryptophyceae: esta clase puede presentar una gran diversidad de
pigmentos fotosintéticos: clorofilas (verde), ficocianina (azul) o ficoeritrina (rojo).
Al relacionar la concentración de ficocianina con la población de cianobacterias,
se está incluyendo esta clase, es un error que debe tenerse en cuenta a la hora
de tomar decisiones.
- Cyanophyceae (cianobacterias). Se trata de organismos procariotas,
similares a las bacterias Gram -, autótrofos, realizan fotosíntesis oxigénica. Se
distinguen de otros componentes del fitoplancton por poseer ficobilisomas,
estructuras que contienen ficobiliproteinas con las que son capaces de
absorber en otras longitudes de onda que no son utilizadas por otros
autótrofos. Esta proteína contiene un pigmento, ficocianina, que da el color
verde azulado propio de estas algas y que servirá en teledetección para
distinguirlas del resto de fitoplancton. El motivo por el cual estos organismos
son tan interesantes es por su capacidad de producir toxinas en algunos casos,
con su consiguiente repercusión en las decisiones de gestión de embalses y
otros recursos hídricos.
(Money, 1975.)
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Lo que interesa de las poblaciones de algas para este estudio son sus
pigmentos y la caracterización del estado de la calidad del agua mediante su
respuesta espectral. Los principales pigmentos, que serán los que se analicen
a continuación, son la clorofila a y la ficocianina.
El efecto que producen las algas fitoplanctónicas en la calidad de aguas en la
eutrofización provocada por un “bloom” algal, es decir, un crecimiento muy
fuerte y rápido motivado por aumentos en la concentración de nutrientes
limitantes (fósforo) y condiciones favorables de luminosidad y temperatura.
La eutrofización de embalses genera problemas para el consumo y en la
gestión. Debido al incremento de biomasa de algas aumenta la turbidez del
agua y se reduce el espesor de la zona fótica. La consiguiente producción de
necromasa en el sistema se propicia la biodegradación de materia orgánica y
reducción del oxígeno disuelto, por lo que se crea un ambiente anaerobio en el
que la putrefacción origina problemas de malos olores y sabores en el agua.
La degradación anóxica de los sedimentos produce reducción y redisolución de
elementos no deseados en el agua como son el ión ferroso, ácido sulfhídrico,
sulfuro de hierro, metano, manganeso, ión fosfato. Todo esto crea problemas
en el consumo y aumentan los gastos de potabilización de estas aguas.
Otro problema asociado es la proliferación de algas con capacidad de generar
sustancias olorosas e incluso toxinas con el consecuente riesgo para la salud,
como ya se ha comentado, este es el caso de algunos grupos de
cianobacterias. En el 90% de los afloramientos o “blooms” algales se han
determinado toxinas de peligrosidad parecida a la del gas mostaza o la
atracina.
La mayoría de estas toxinas son hepatotoxinas o neurotoxinas que llegan a
afectar tanto a la fauna piscícola como a ganado que abreva en masas de agua
eutrofizada, incluso a seres humanos mediante ingestión del agua o durante la
práctica de actividades deportiva o lúdicas, cuando las cianobacterias y sus
toxinas penetran por vía respiratoria en forma de aerosoles.
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La dificultad de evaluar el riesgo de toxicidad de un agua eutrofizada reside en
que no todos los grupos de cianobacterias producen toxinas o los que no
producen toxinas conocidas no se puede descartar su peligrosidad, ya que el
carácter tóxico de las cianobacterias depende más de la cepa en concreto y las
alteraciones ambientales a las que se ha sometido, pero no se conoce el patrón
de toxicidad de las cianobacterias. Por esto no solo es necesario un monitoreo
del nivel de concentración de cianobacterias en el agua, sino que para una
buena gestión, se requieren análisis microbiológicos para conocer las
poblaciones de cianobacterias presentes y las toxinas producidas por estas.
(UNESCO/IHP 2005)
2.- La óptica del agua. Respuesta espectral del agua.
El agua, y lo que se encuentra en su seno, absorbe energía electromagnética
en el rango del infrarrojo, por lo que en este rango la reflectividad es mínima.
La reflectividad se produce entre 300 y 750 nm, en rango del visible, y según
aumenta la longitud de onda, desciende rápidamente.
En el medio acuático se pueden describir los siguientes fenómenos que sigue
la luz, respecto a la energía total recibida del Sol.
- Absorción. El agua, los pigmentos de las microalgas planctónicas, los sólidos
en suspensión y la materia orgánica disuelta son componentes que absorben
energía lumínica cada cual en una longitud de onda determinada.
- Dispersión. Al llegar el haz de luz a una partícula esta hace que se desvíe en
todas las direcciones. Se produce dispersión del haz en dos sentidos:
retrodispersión es aquella que se da en dirección contraria al haz de luz, esta
se computará a la energía que es reflejada; y dispersión en las demás
direcciones, se añade a la energía que es trasmitida a través de las capas de la
masa de agua.
- Reflexión. La energía que es reflejada por el agua y sus componentes.
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En el caso particular de este estudio, es de especial interés la reflectividad. La
reflectividad es la relación entre la energía total que llega a la Tierra, y cuya
fuente es el Sol, y la reflejada total. Es una medida adimensional.
φ= Er / Et
La reflectividad se entiende como el porcentaje de la energía total que es
reflejada, y es una característica propia de cada materia.
Para conocer este cociente, la energía total se mide según el blanco de
referencia. En el caso del estudio del agua se utiliza un gris de referencia que
refleja el 25% de la energía total recibida, de esta forma se consigue disminuir
el error que, debido a la baja reflectividad del agua, se incrementa al utilizar un
blanco de referencia 99% convencional.
Para entender las variaciones en la respuesta espectral respecto a las
variaciones del fitoplancton se suelen realizar experimentos de laboratorio en
los que se analiza primero las la respuesta concentraciones conocidas de los
diferentes taxones de algas, con luz artificial y eliminando la influencia de la
atmósfera. Con esto se consigue asegurar que los factores son perfectamente
conocidos y controlados.
La respuesta espectral de los diferentes pigmentos y comunidades algales se
puede observar en estas gráficas:
23
Grafica 1- “Ejemplo simplificado de espectros de absorción de Clorofilas a, b y c. La capacidad de absorción selectiva de luz por parte del fitoplancton en la región visible del espectro electromagnético (400 – 700 nanómetros de longitud de onda, aproximadamente), una región en la que las moléculas de agua apenas absorben luz, hace al fitoplancton responsable en gran medida del color del agua (Figura 19). Es un componente óptimamente activo (OAC) de los medios acuáticos. Pero no es el único. En las aguas continentales hay otros tres grupos de OAC’s: las partículas minerales en suspensión; los detritos o restos de células del fitoplancton; y la materia orgánica disuelta cromofórica (CDOM), conjunto heterogéneo de compuestos procedentes de la descomposición de la materia orgánica autóctona y alóctona (ácidos húmicos y fúlvicos, por ejemplo)”.
(Centro de Estudios Hidrográficos, CEDEX. 2006.) Según se observa, la clorofila de las algas y la materia orgánica disuelta
presentan un mínimo de reflectividad en el rojo (670 nm en concentraciones de
295µg/L) debido a la absorción que presentan en este punto. La mayor
reflectividad que se observa para estos componentes orgánicos es en el verde
(561,9 nm en concentraciones de 295 µg/L) debido a la baja absorción que
presenta la clorofila en este punto, añadiéndose efectos de retrodispersión para
estos valores. Estos datos se han comprobado mediante técnicas de
espectroscopia en laboratorio.
Las situaciones reales que ocurren en las masas de agua naturales no se
pueden reproducir en laboratorio por razones de interacción, sinergias y
compensaciones entre los distintos componentes y factores del ecosistema.
Por eso las medidas se deben realizar en el medio natural, porque nunca se
puede reproducir las condiciones reales de la naturaleza. Para este estudio se
24
cuenta con datos y patrones espectrales previamente analizados y
comprobados (Domínguez, 2002).
3.- Algoritmos empleados para el cálculo de concentraciones de pigmentos fotosintéticos. Estudios de calidad de aguas con MERIS El cálculo de las concentraciones de clorofila y ficocianina se realiza operando
con los valores de reflectividad en las bandas 6 (620; 10 nm), 7 (665; 10) y 9
(708.75; 10) de MERIS•. La banda 6 es la región de absorción de la ficocianina,
la banda 7 es el rango de longitud de onda donde la clorofila presenta su
segundo pico de absorción, y la banda 9 de MERIS es la región del espectro en
la que encontramos la fluorescencia de la clorofila. (Centro de Estudios
Hidrográficos, CEDEX. 2006)
Los valores de reflectividad de cada banda se obtienen a partir del análisis de
la curva espectral del píxel de control.
Las concentraciones de clorofila y ficocianina, ambos resultados expresados en
mg/m3, se obtienen de las siguientes fórmulas para el sensor MERIS:
[Clorofila] = 11.882 e6.2062x
Donde X es el valor resultante de operar con los valores de reflectividad de las
bandas de MERIS: X = (M9-M7)/ (M9 +M7)
[Ficocianina] = 46.478 e5.1864 z
Donde Z es el valor resultante de operar con los valores de reflectividad de las
bandas de MERIS: X = (M9-M6)/ (M9 +M6)
La relación entre las variables X y Z con la concentración de clorofila y
ficocianina, respectivamente, se puede representar en las siguientes gráficas.
• Ver tabla 1.- Bandas de MERIS
25
Grafica 2- Algoritmo de la concentración de ficocianina
Grafica 3- Algoritmo de la concentración de clorofila-a
Esta relación ha sido estudiada y establecida a partir de investigaciones
realizadas por el Centro de Estudios Hidrográficos (CEDEX), más
26
concretamente en el estudio “Desarrollo de un Sistema Operacional para La
Obtención Directa De Mapas Temáticos De Pigmentos Fotosintéticos Utilizando
El Sensor MERIS Del Satélite ENVISAT-1. Aplicación A Los Embalses
Españoles” (Centro de Estudios Hidrográficos, CEDEX. 2006).
Para transformar esta medida de reflectividad (adimensional) en una medida de
reflectividad para sensores remotos, el blanco de referencia debe ser un difusor
lambertiano, es decir, que refleje la radiación en todas las direcciones y con la
misma intensidad en ellas.
Conociendo la radiancia de la superficie del agua medida con un
espectroradiómetro, la irradiancia solar y la luz solar difusa reflejada por el
agua, esta depende de la velocidad del viento y ángulo cenital solar y de
observación, es posible calcular la radiación recibida en el sensor remoto.
Es necesario estudiar la reflectividad del agua a nivel de campo y calcular la
radiación que recibiría el sensor remoto, para establecer la relación con las
concentraciones de fitoplancton muestreadas en el mismo punto.
Una manera de conocer la concentración de fitoplancton en un volumen de
agua es mediante la interacción de este con la luz, más concretamente, la
densidad óptica del fitoplancton en función de su concentración en un volumen
de agua.
D = log I0/I
I0- intensidad del haz incidente
I- intensidad del haz recibido
Midiendo la densidad óptica con un espetrofotómetro, se determina la
atenuación que experimenta un haz de luz al pasar por la muestra. Esto servirá
para conocer el coeficiente de absorción de la muestra de fitoplancton (a).
a = 2,303* (D/I)
27
La medida de atenuación en la muestra no solo se refiere al fitoplancton si no
que influye el contenido en sólidos en suspensión orgánicos e inorgánicos y el
humus acuático, o materia orgánica disuelta. Es necesario utilizar un método
de discriminación de estos componentes y corregir los resultados de la muestra
para determinar la concentración del fitoplancton.
Los pigmentos extraídos y las ficobiliproteinas en la muestra son analizados.
Una vez conocida la reflectividad que recibiría el sensor remoto en función de
las características del agua y el coeficiente de absorción del fitoplancton, que
relaciona la concentración con la atenuación del haz de luz que lo atraviesa, y
analizar los pigmentos, se ajustan los modelos para la cuantificación de
pigmentos fotosintéticos, en concreto para la clorofila y la ficocianina, a partir
de la reflectividad medida por sensores remotos.
La validación de modelos de reflectividad para sensores remotos se puede
realizar con sensores hiperespectrales aerotransportados o en plataformas
espaciales. Para calibrar el modelo para imágenes MERIS se aplicaros
imágenes hiperespectrales del sensor aeroportado CASI-2.
La plataforma ENVISAT se puso en orbita en el año 2002, por lo que es a partir
del 2003 cuando se comienza a comparar los datos de campo con las
imágenes de MERIS, para calibrar y perfeccionar el modelo. Para la validación
de los algoritmos desarrollados se utilizaron también los resultados de los
estudios del embalse de Rosarito mediante imágenes del sensor CHIRS del
satélite Proba y la toma de datos y muestras directas coincidentes en la masa
de agua.
28
V.- METODOLOGÍA
Las imágenes tratadas para este estudio son captadas por el sensor de campo
amplio MERIS (Medium Resolution Imaging Spectrometer). MERIS se
encuentra en el satélite europeo ENVISAT, el cual es posible distinguir a simple
vista desde la Tierra debido a su tamaño y al característico color naranja del
Kapton con el que está recubierto. ENVISAT es el mayor satélite europeo
puesto en órbita, fue lanzado en el año 2002. Su misión consiste en controlar el
calentamiento global, el grado de la contaminación atmosférica y controlar los
riesgos de desastres naturales para poder mitigar sus efectos.
Su órbita está a 800 km de altitud, inclinada 98 grados respecto al ecuador. Al
ser un satélite polar, capta imágenes de la misma franja horaria entre ambos
polos. Dentro de su recorrido se incluyen imágenes del territorio español.
MERIS detecta 15 bandas espectrales programables desde tierra, entre 390 a
1040 nm, aunque en la práctica son fijas. Las imágenes obtenidas son de 300
m de resolución y de un tamaño de 650 km cuadrados de superficie captada.
Aunque no está siendo utilizada en este estudio, MERIS también obtiene
imágenes de 1150 km cuadrados de terreno con una resolución de 1,2 km.
MERIS fue concebido para aplicar en oceanógrafa. Su resolución espacial es
apropiada para grandes superficies. El rango del espectro en el que trabaja y la
resolución espectral están diseñados para estudiar los componentes del agua.
La aplicación de MERIS a la limnología surge de su éxito como herramienta
para el estudio de los componentes del agua, siempre limitado a la resolución
espacial.
29
Bandas de MERIS
Longitud de onda media; ancho de banda (nm)
Aplicación Prevista
1 412.5; 10 Color amarillo. Aplicado a ala corrección atmosférica (suelo).
2 442.5; 10 Pigmentos de algas y aplicado a ala corrección atmosférica (suelo).
3 490; 10 Pigmentos de algas
4 510; 10 Pigmentos de algas
5 560; 10 Pigmentos de algas
6 620; 10 Sólidos en suspensión.
7 665; 10 Vegetación. Aplicado a ala corrección atmosférica (suelo).
8 681.25; 7.5 Fluorescencia de la clorofila
9 708.75; 10 Aplicado a ala corrección atmosférica (océano).
10 753.75; 7.5 Absorción del oxígeno. Vegetación
11 760.625; 3.75 Absorción del oxígeno.
12 778.75; 15 Aplicado a ala corrección atmosférica (océano).
13 865; 20 Aplicado a ala corrección atmosférica (océano).
14 885; 10 Absorción del vapor de agua. Vegetación.
15 900; 10 Absorción del vapor de agua. Tabla 1- Bandas de MERIS
(ESA, 2007)
Los datos de MERIS se diferencian en tres “niveles” según el tratamiento que
se les ha dado. El nivel 0 tan solo contiene valores en bruto. El nivel 1b se
refiere a las imágenes generadas a partir de las 15 bandas espectrales en
valores de radiancia. El nivel 2 combina la imagen de reflectividad con
productos de parámetros geofísicos ya calculados.
30
Las aplicaciones más importantes en las que se ha venido utilizando imágenes
del sensor MERIS son:
- Concentraciones de fitoplancton marino
- Detección de contaminación marina
- Administración de costas gestión pesquera
- Detección de blanquimento coralino
- Evaluación de incendios forestales
- Crecimiento de la vegetación a gran escala
(Agencia Espacial Europea, 2006)
Basándose principalmente en la absorción de ciertos pigmentos, como la
clorofila-a y la ficocianina, y la fluorescencia de la clorofila, y a partir de los
algoritms desarrollados por el Centro de Estudios Hidrográficos CEDEX para el
sensos MERIS, se calcula la concentración de ambos pigmentos.
El aumento de la concentración de clorofila-a y ficocianina, y relacionado con
ello, el de la población planctónica, se detecta a partir de un intenso y
proporcional incremento en la señal de los valores de radiancia a 705 nm en la
superficie del agua, incremento que MERIS es capaz de detectar debido que
una de sus bandas absorbe dentro de este rango espectral en el que se
encuentra la emisión de la clorofila.
Para este estudio se cuenta con quince imágenes del sensor MERIS,
correspondientes al periodo de los dos años hidrológicos entre 2003 y 2005.
Las imágenes con las que cuenta la base de datos del Centro de Estudios
Hidrográficos de CEDEX, correspondientes a los años 2003, 2004 y 2005, han
sido examinadas para discriminar aquellas que se refieren a la zona de estudio
y que no están interrumpidas por formaciones de nubes que impiden la llegada
de datos de superficie. Las imágenes son enviadas por la Agencia Espacial
Europea y almacenadas en el registro del Centro de Estudios Hidrográficos de
CEDEX en formato digital, como soporte se utiliza CD-ROOM. Después de ser
abiertas y revisadas en ENVI 4.2 se han seleccionado 15 imágenes para el
estudio del embalse Alqueva.
31
VI.- TRATAMIENTO PREVIO DE IMÁGENES
1.- Corrección Geométrica En un análisis multitemporal con teledetección es necesario que las imágenes
de una zona de estudio determinada y en diferentes fechas tengan unas
coordenadas fijas para un píxel común, de forma que muestren siempre
información del mismo punto real, antes de someterlas a las ecuaciones y
algoritmos validados correspondientes. Para asegurar esto, es importante
realizar una buena georeferenciación de las imágenes o ajuste geométrico de
las imágenes.
La corrección geométrica o georeferenciación de imágenes es el primer
tratamiento que recibe la imagen con el fin de que todos los tratamientos
posteriores produzcan imágenes o datos ya georreferenciados, para evitar
repetir las correcciones geométricas en cada imagen o datos resultantes de los
tratamientos posteriores.
Para la corrección geométrica de las imágenes, así como para algunos de los
tratamientos siguientes, se utilizará el programa informático ENVI 4.2. ENVI,
entre otros programas, permite que el tratamiento de corrección geométrica de
una imagen sea posible realizarlo respecto de otra imagen o respecto de las
coordenadas proporcionadas por un mapa. La fuente utilizada fue la cartografía
digital proporcionada por el software Google Earth.
Para el presente estudio se cuenta con dieciocho imágenes MERIS de
distintas fechas a lo largo de dos años hidrológicos (desde 2003 a 2005), de las
cuales una primera será georeferenciada respecto las coordenadas
longitud/latitud de un mapa, y será determinada como imagen base para
corregir geométricamente las quince imágenes siguientes.
El procedimiento para corregir geométricamente una imagen respecto de las
coordenadas de un mapa, consiste en localizar puntos significativos en común
32
entre la imagen y el mapa. Una vez localizado, se introducen las coordenadas
para el punto señalado en la imagen.
A partir de la primera imagen de la zona de estudio correctamente
georeferenciada respecto a un mapa, se corregirán las siguientes imágenes
respecto de ella. El procedimiento es el mismo anteriormente descrito. El hecho
de que ambas imágenes sean de igual resolución espacial (300 m) y mismo
número, ancho y longitud de onda de bandas, facilita la correcta localización de
estos puntos y, por tanto, su corrección geométrica.
La corrección geométrica será válida si el error cuadrático medio es lo
suficientemente pequeño como para ser asumido. El error es calculado por el
software según se registran puntos y siempre a partir del quinto punto. Como
criterio para este proyecto se ha establecido como error cuadrático medio
aceptable aquel menor a 0,20. (Chuvieco, 2005)
Para el tratamiento de imágenes MERIS que abarcan el suroeste de España,
donde se encuentra el embalse de Alqueva, se fijarán entre diez y quince
puntos de referencia, dependiendo de la imagen, preferentemente centrados
alrededor del embalse Alqueva, para asegurar que la información
proporcionada por cada imagen corresponde a la misma coordenada en el
mismo píxel de cada imagen.
2.- Elaboración de la Máscara de Agua
Para estudiar únicamente las masas de agua continental es necesario separar
en la imagen los datos registrados de agua y los que son diferentes a agua.
El estudio del histograma de los datos de radiancia de la banda 14 de MERIS
permite determinar el punto donde se encuentra el pico de absorción del agua.
Se elige la banda 14 (885; 10) porque dentro es un rango del infrarrojo cercano
del espectro electromagnético en el que el agua absorbe bastante energía.
33
Grafica 4- Histograma de los datos de una imagen MERIS
En el eje de abscisas se representa el número de píxeles con un determinado
valor de reflectividad, este queda representado en ordenadas.
En el histograma de la banda 14 se puede observar como los valores de
radiancia se agrupan en dos clases, a las que llamaremos agua y no agua
(suelo, vegetación, ect.). Corresponden a un grupo de valores de baja
reflectividad en el infrarrojo cercano (agua) y un grupo de altos valores de
radiancia (no agua).
Introduciendo una ecuación en el programa, este genera una capa de datos
correspondientes a los puntos donde encuentra valores de absorción en la
banda correspondiente al agua.
El problema que se plantea en esta operación es que no sólo quedan
registradas las masas de agua continentales en la máscara de agua. También
son agua, por tanto también absorben en el infrarrojo cercano, las nubes y las
masas de agua marina, se trata de información que no interesa en nuestro
estudio. El siguiente paso debe ser discriminar los datos obtenidos para
diferenciar el embalse de Alqueva del resto de los cuerpos que absorben en el
infrarrojo cercano de forma similar a él.
34
Mediante una segmentación de la capa de máscara de agua, es posible
agrupar los puntos donde se registra agua y asignarles un nombre. A partir de
aquí sólo se contarán valores y se introducirán ecuaciones en los conjuntos de
datos que identificamos como masa de agua de estudio, la cual será el
embalse de Alqueva, discriminando e ignorando el resto.
3.- Cálculo de la Superficie de la Lámina de Agua
El cálculo de la superficie de la lámina de agua en las diferentes fechas con las
que se cuenta imagen, se realiza a partir de la imagen de MERIS segmentada
y clasificada (ENVI clasificated file). La superficie se obtiene computando las
clases, o porciones, que componen las máscaras de agua del embalse de
Alqueva en las diferentes fechas.
Para que el cálculo de las superficies sea correcto, como ya se ha comentado
anteriormente, es muy importante que la imagen segmentada haya sido
previamente corregida geométricamente de una manera precisa. La razón es
que, debido a la distorsión que se produce al proyectar una superficie esférica
en una imagen bidimensional, los píxeles más distantes al nadir son
deformados, recogen mayor superficie de terreno en las mismas dimensiones
en la imagen que los píxeles centrales, es decir, los píxeles centrales son de
una resolución espacial de 300 m para imágenes MERIS utilizadas, pero los
píxeles extremos son de diferente resolución y, además, distorsionada. Con la
corrección geométrica se homogenizan todos los píxeles a la misma resolución
espacial (300 m) para que la superficie que representa cada uno sea constante.
Puesto que partimos de la máscara de agua, y ésta de la imagen original que
previamente ha sido corregida geométricamente, todo el tratamiento posterior
resulta en imágenes.
35
4.- Corrección Atmosférica de Imágenes MERIS
Las imágenes nivel 1 del sensor multiespectral MERIS representan valores de
reflectividad que llegan a él desde la superficie de la Tierra. La radiaría llega al
sensor después de pasar a través de la atmósfera, donde los componentes
atmosféricos alteran el espectro electromagnético que les atraviesa cuando
ocurren procesos de dispersión, reflexión y absorción de luz, y de ser reflejada
por las superficies vecinas. Al sensor le llega radiancia de la superficie de
estudio, objetos vecinos, atmósfera, dispersión… la parte de radiancia difusa se
elimina con la corrección atmosférica.
La radiación difusa, es decir, la energía dispersada, reflejada y absorbida por
los componentes atmosféricos, también es detectada por el sensor
distorsionando la información que llega desde la superficie de interés. Debido a
la radiación difusa, los valores de los niveles digitales de la imagen de nivel 1
(sin corrección atmosférica) están desplazados respecto a los valores de
radiancia reales. El desplazamiento se mide y se eliminan esos primeros
valores digitales no significativos.
Los componentes atmosféricos sufren en su interacción con la energía
electromagnética, efectos no constantes en el tiempo ni en el espacio. Es de
gran importancia el efecto de los componentes como aerosoles, vapor de agua
ya que aumentan los valores de radiancia cuantitativamente.
Para trabajar con imágenes de sensores ópticos y térmicos se requiere el
cambio de los niveles digitales a radiancia o emitancia mediante un modelo
físico.
Para evitar la interferencia de estos procesos naturales en los datos de
reflectividad de la superficie terrestre, entre ellos los de la masa de agua de
estudio, sometemos la imagen a una corrección atmosférica que elimine la
interferencia de los procesos físicos de la luz ocurridos en la atmósfera. El
objetivo es obtener como resultado los valores correspondientes a la
reflectividad del agua, en nuestro caso, y de la superficie terrestre en general.
36
Para la corrección atmosférica de imágenes se utilizan modelos de corrección
atmosférica especializados en realizar estos cálculos. En el presente estudio se
ha aplicado el programa de corrección atmosférica ATCOR-3. este programa
de corrección atmosférica y topográfica fue desarrollado por Dr. Rolf Richter del
DLR, (German Aerospace Center), durante la década de 1980.
Los parámetros necesarios para la corrección atmosférica son extraídos de los
datos adjuntos de la imagen, como es el caso del modelo de elevación del
terreno o la geometría de observación, o son calculados a partir de la
información espectral de las imágenes, como ocurre con parámetros
atmosféricos (concentración de aerosoles y vapor de agua).
Para la corrección atmosférica de imágenes MERIS con ATCOR se requieren
la imágenes MERIS de nivel 1 (imágenes generadas a partir de las 15 bandas
espectrales en valores de radiancia), las cuales deben contar con una
pseudogeorreferenciación previa a partir de los datos incluidos en el archivo de
la imagen y que se realiza con ENVI 4.2 de forma automática. Se requiere
también el modelo digital del terreno (MDT) 5km de resolución espacial
igualmente pseudogeoreferenciado.
A partir de la imagen del modelo digital del terreno obtenida por MERIS se
genera en ENVI una imagen de pendientes (5 km). Seguidamente, a partir de
esta, se genera una imagen (5 km) del aspecto del relieve, la cual nos indicará
cuan de escarpado es. La reflectividad depende de la iluminación y la
geometría visual del terreno, por lo que estas imágenes aportarán información
sobre esas variaciones de la reflectividad y, también, radiancia.
Otros datos que se deben introducir en los cálculos que realizará el programa
son la fecha de la imagen, tipo de sensor (en este trabajo será MERIS de
ENVISAT-1), resolución espacial (300 m) número de bandas (15), calibración
del sensor.
37
La corrección atmosférica con ATCOR consta de las siguientes fases:
Los parámetros atmosféricos se seleccionan para estimar su influencia en la
radiancia de las superficies, la concentración de componentes gaseosos y
aerosoles será proporcional a la intensidad de la respuesta a la energía
electromagnética. Los parámetros nitrógeno y oxígeno se estiman de una
manera sencilla, ya que su concentración relativa (ratio nitrógeno/oxígeno)
depende de la presión atmosférica, o altura especificada por las características
de sensor. Otro componente atmosférico, el dióxido de carbono, se presupone
que su concentración es constante (360 ppb) ya que no varía significativamente
a lo largo del tiempo.
Los parámetros atmosféricos más importantes, y que más van a influir en la
medición de la radiancia, son los que varían en el espacio y el tiempo. Los
aerosoles y partículas, causantes de fenómenos de dispersión de la luz, se
clasifican en cuatro tipos: urbanos, rurales, marítimos y desierto. El tipo de
aerosoles que se considerarán será elegido por el usuario en función de la
atmósfera predominante el lugar y tiempo de toma de la imagen, aunque es
más frecuente decidir en función de la localización geográfica. En el presente
caso se ha elegido una atmósfera con predominancia de aerosoles rural.
La visibilidad o profundidad óptica es otro parámetro de alta variabilidad. Se
puede estimar de forma interactiva con los valores aportados por la vegetación
en las bandas azul-rojo o el agua en rojo-infrarrojo cercano. Otra forma, y que
es la utilizada en el presente estudio, mediante un cálculo automático de la
visibilidad a partir de píxeles oscuros de referencia.
El contenido de vapor de agua en la atmósfera es computado por el sensor en
las bandas espectrales 13 (865; 20), 14 (885; 10) y 15 (900; 10) del sensor
MERIS, y el dato es estimado por el programa.
38
VII.- CARTOGRAFÍA TEMÁTICA: MAPAS DE PIGMETOS FOTOSINTÉTICOS
1.- Cálculo de las concentraciones de clorofila y ficocianina
Para conocer la concentración de clorofila y ficocianina en el embalse y
elaborar un modelo de seguimiento de estos parámetros de calidad en cuanto a
toxicidad por cianobacterias, se toman cinco puntos de control a lo largo del
embalse, coincidentes con las coordenadas de las estaciones de muestreo en
el embalse de Alqueva utilizadas por SNIRH en su gestión. Estos puntos serán
monitorizados en las fechas con las que contamos en imágenes.
- Lucefécit (-7,299718 E; 38,454899 N)*. Se trata de un punto tomado en
el río Guadiana. Marca el límite aguas arriba (norte) del área de estudio.
También debemos evitar los píxeles de influencia de orilla, pero dada la
resolución espacial de MERIS y el ancho de la lámina de agua en este punto,
conseguir que los datos se tomen en un píxel puro de agua depende de la
buena construcción de la máscara de agua. Se debe tener en cuenta que la
resolución espacial de MERIS es de 300 m para evitar la píxeles de transición e
influencia de orilla.
- Alqueva/Mourao (-7,387498 E; 38,295015 N)*. Este punto está situado
en la zona media del embalse, a partir de donde se pierde la influencia fluvial y
se encontrarán las condiciones lacustres. Próximo a este punto de muestreo,
en la orilla derecha del embalse, se sitúa la población portuguesa de Mourao.
- Alqueva/Captaçäo (-7,574030 E; 38,238585 N)*. Se encuentra en el
brazo izquierdo del embalse formado por el río Degebe. Esta zona tiene una
protección especial dentro del embalse ya que aquí se encuentra una captación
de abastecimiento a poblaciones.
- Alcarrache (-7,322708 38,219253)*. Al igual que Alqueva/Captaçäo este
punto corresponde a un brazo del embalse, el derecho, que forma el río
Alcarrache.
- Alqueva/Montante (-7,465873 38,116843)*. Cabecera del embalse, es el
punto más próximo a la presa. Es una zona de comportamiento lacustre pero
39
que se diferencia de Alqueva/Mourao en que integra el aporte de aguas del
Guadiana, Degebe y Alcarrache.
(*Coordenadas geográficas WGS84)
Ilustración 4- Puntos de monitorización de clorofila-a en Alqueva
Es importante para elegir los puntos que sea el mismo en las 15 imágenes, por
lo que el píxel correspondiente en cada imagen debe tener valores de agua. Es
posible perder información en un píxel por la interacción con la orilla o por la
variación de la lámina de agua. La propia dinámica de la masa de agua hace
que un punto donde en una imagen de una fecha determinada existe zona
inundada y en otra imagen de otra fecha distinta ese punto no está cubierto de
agua y pertenece a sedimentos, suelo u orilla.
40
Para elegir siempre píxeles de todas las imágenes manteniendo el punto de
control fijo en todas ellas, se recurre a superponer en capas todas las
imágenes. Para este paso es muy importante haber realizado una buena
corrección atmosférica de la máscara de agua de la imagen corregida
atmosféricamente. Por eso después de elaborar las máscaras de agua de las
imágenes corregidas atmosféricamente se realiza una segunda
georreferenciación más fina que la primera (cálculo de superficies). Esta
segunda corrección geométrica se aplica con un polinomio de segundo grado
porque es necesario un mejor ajuste y porque la zona a corregir es menor, sólo
la lámina de agua, que en muchas ocasiones se presenta en zonas distales de
la imagen, lo cual distorsiona más los píxeles y es necesarios ajustarlos con
mayor precisión. Al aplicar una ecuación no afín los datos del píxel se
modifican, pero teniendo en cuenta que han sido aplicados previamente los
cálculos de la corrección atmosférica, el valor del píxel no se desviará
significativamente al aplicar la segunda corrección geométrica.
Por otra parte la corrección geométrica de la máscara de agua es más
complicada que de las imágenes MERIS de 15 bandas espectrales debido a
que se tiene una superficie dinámica, para la cual buscar puntos de referencia
es más complicado que si se cuenta con toda la imagen con estructuras
estables (cordilleras, sistemas boscosos…)
No sólo necesitamos corregir geométricamente la máscara de agua sino que
debe estar igualmente georreferenciada la imagen completa corregida
atmosféricamente.
Después de reelaborar la imagen de las máscaras de agua superpuestas, se
puede distinguir y seleccionar los seis puntos de control comunes en las 15
imágenes. Si ocurre que en alguna imagen no existe coincidencia con todas las
demás, se elige un píxel contiguo en la imagen que no ofrece correspondencia,
manteniendo el mismo punto para las demás.
41
2.- Metodología empleada para la elaboración de mapas de
pigmentos fotosintéticos.
Las fórmulas para hallar la concentración de los pigmentos fotosintéticos es
aplicada a las imágenes mediante la herramienta “band math” de ENVI 4.3.
para generar una nueva imagen de dos bandas referentes a las
concentraciones de clorofila-a y ficocianina.
[Clorofila] = (11.882 e6.2062x) * máscara de agua (1,0)
[Ficocianina] = (46.478 e5.1864 z) * máscara de agua (1,0)•
• Ver gráfica 2 y gráfica 3.
42
Los valores resultantes se multiplican por los valores de la máscara de agua (1,0)
para eliminar todo aquello que no sea valores de píxeles puros de agua y , más en
concreto, para diferenciar lo píxeles puros de agua del embalse de Alqueva.
La imagen resultante es el mapa de clorofila-a y el mapa de ficocianina, según la
ecuación aplicada, en el que se aplicará una escala de valores convenida a las
concentraciones de cada uno de los pigmentos presentes en la masa de agua, para
su visualización. Con esto se obtienen los valores de concentración pigmentos en la
masa de agua integrados en una superficie de 300x300 m, es decir, la resolución
espacial de cada píxel del las imágenes de sensor MERIS, y una profundidad
aproximadamente igual a la profundidad que alcanza el haz de luz, aunque esto
último sólo se podría asegurar con los datos de trasparecía basados en un estudio
del disco de Sechi.
El seguimiento de los puntos seleccionados se realiza a partir de los valores de
concentración de pigmentos de los mapas. Los valores se recogen en tablas a partir
de las cuales se construirán las gráficas que mostrarán la evolución temporal de los
mismos.
Para contrastar los resultados se contará con valores de concentración de clorofila-a
analizados en la estación de control de calidad de aguas del propio embalse. Las
fechas de muestreo in situ no son coincidentes con la toma de las imágenes
analizadas en el presente estudio, por lo que no se comprobará el ajuste de los
algoritmos y la herramienta utilizada (teledetección mediante el sensor MERIS del
satélite ENVISAT-1). La validación del método se comprobará según la comparación
de los datos proporcionados por la empresa gestora y la concentración estimada a
partir del análisis de las imágenes MERIS.
43
VIII.- RESULTADOS Y DISCUSIÓN
1.- Evolución de las concentraciones de clorofila-a y ficocianina.
La clorofila-a y la ficocianina, pigmentos fotosintéticos, son sintetizados por la
población fitiplanctónica y su concentración es directamente proporcional a la
biomasa de esta.
La población fitoplanctónica, en latitudes templadas concretamente, sigue un modelo
de crecimiento estacional cíclico dependiente de la intensidad de radiación solar, el
número de horas de sol y la temperatura, factores que influyen en el proceso de
fotosíntesis. Por otra parte, la población depende de los nutrientes presentes en el
medio, los más importantes son el nitrógeno y el fósforo, este último limitante en
ecosistemas de aguas continentales.
Las concentraciones de ficocianina son normalmente mayores que las de clorofila-a
porque, aunque le gran parte del fitoplancton presenta clorofila-a sólo las
cianobacterias ficocianina, la acumulación de ficobiliproteinas en la célula es mayor
que la acumulación de clorofila.
Los cambios en estos factores explican en gran parte las variaciones temporales y
espaciales de la concentración de pigmentos fotosintéticos.
Observando la media de los seis puntos a lo largo de las quince fechas, es posible
distinguir como los puntos que registran concentraciones mayores son los puntos 4 y
6 para la clorofila y 1, 4 y 6 para la ficocianina.
44
Grafica 5- Evolución espacial de concentración de pigmentos
Se observa que las concentraciones más altas de clorofila-a y de ficocianina se
producen en la parte media del embalse.
La forma e hidrodinámica de los embalses supone una estratificación longitudinal de
las condiciones para el desarrollo del fitoplancton. Esta estratificación se puede
clasificar, a grandes rasgos, en tres zonas.
La primera zona es la cola del embalse en la cual la hidrodinámica aún sigue un
modelo fluvial. Esta zona corresponde a los puntos Captaçao, Alcarrache y Montante
del embalse de Alqueva, el punto Captaçao se puede considerar de características
paralelas al punto Alcarrache, ya que se ve influenciado por los ríos menores
(Degebe y Alcarrache). Se caracteriza por contar con alto nivel de nutrientes
procedentes de los ecosistemas terrestres que interaccionan con el cauce (aporte
externo de materia orgánica), así como la materia orgánica, nutrientes y otros
componentes que llegan en forma de vertidos de aguas residuales, tanto de Olivenza
como de otros pequeños municipios aguas arriba, y los lixiviados de la intensa
actividad agrícola (regadío) que se produce en la vega.
1
2 3
4
5
6
45
Ilustración 5- Regadío en el sur del embalse: pueden observarse la forma característica de los campos regados con
“pivots”.
(Google Earth)
Por otro lado, la turbulencia e inestabilidad que aporta el río no supone una
característica a favor para el fitoplancton. En el caso de Alqueva, las condiciones de
turbulencia no son demasiado intensas ya que estamos hablando del curso bajo del
Guadiana.
No obstante, la turbidez es alta, con lo cual la zona fótica se reduce. El hecho de
encontrar altas concentraciones de ficocianina sugiere que la población
predominante en estos puntos es capaz de captar longitudes de onda en un rango
mayor, lo cual es una ventaja en condiciones de escasez de luminosidad. Para
comprobar esta suposición es necesario realizar un análisis del fitoplancton in situ.
En el punto 4 se produce un aumento de la concentración de clorofila mayor, en
términos relativos, que el aumento en ficocianina. La zona en la que se sitúa el punto
de estudio número 4, corresponde con una zona en la que todavía existe alta
46
concentración de nutrientes y estabilidad de la columna de agua, produciéndose
estratificación estacional. Estas dos características componen las mejores
condiciones para una alta producción primaria. Se comprueba esta hipótesis con el
incremento de la concentración de clorofila, lo cual significa un aumento en la
población de algas planctónicas.
Las condiciones de estabilidad continúan hasta la presa, pero no ocurre lo mismo
con el nivel de nutrientes. Los nutrientes son asimilados por el plancton en la zona
media del embalse. Cuando los nutrientes escasean, la población planctónica reduce
su ritmo de crecimiento hasta llegar incluso a menguar la población. Es por esto por
lo que la concentración de clorofila es menor en los puntos de presa.
Este es un proceso de autodepuración dentro del embalse que se da de forma
natural, la ventaja que supone para la gestión es que el agua de la zona de
captación contiene menor cantidad de materia orgánica y nutrientes que la que
procede del río, sin incluir costes.
No obstante se observa un crecimiento de la ficocianina que hace pensar de nuevo
en la población de cianobacterias. Las cianobacterias son capaces de sintetizar
nitrógeno con células especializadas, heterocistes. Dada esta cualidad, son capaces
se sobrevivir en condiciones de escasez de este nutrientes mientras que otras algas
no son capaces de desarrollarse. Esta suposición debería ser comprobada con un
análisis del fitoplancton in situ.
Una vez caracterizada la evolución espacial de las concentraciones de pigmentos en
el embalse, la cartografía temática aporta la distribución en la superficie total.
2. Evolución temporal de la clorofila-a y la ficocianina en la
superficie de la masa de agua
Se puede observar la evolución de ambos pigmentos con respecto del tiempo y
como sigue una tendencia cíclica. Los máximos valores se registran en los meses de
47
abril-mayo y en agosto-septiembre, periodos correspondientes con los cambios
anuales en el ciclo de estratificación-mezcla de un embalse monomíctico. Estos
máximos de concentración corresponden con lo esperado respecto a crecimiento de
algas fitoplactónica, es decir, un máximo en primavera por el aumento de radiación
solar y temperatura, algunos despuntes durante el verano que hacer subir las
concentraciones pero no de forma tan intensa, y otro máximo a principios del otoño
con temperaturas templadas correspondiendo con el inicio de la mezcla de la
columna de agua (Serafim et al. 2006).
Por otra parte, a la vez que aumenta la concentración de pigmentos en el embalse
también aumenta la variación de los datos. Esto indica que existen puntos concretos
donde se producen los afloramientos.
En el seguimiento de los cambios en la cartografía temática se puede observar como
los lugares donde se registran mayores concentraciones de pigmentos es en las
orillas y en los brazos donde confluyen los ríos con el embalse. Esto se debe a la
menor profundidad de esta franja y mayor disponibilidad de nutrientes y minerales,
sedimentados en el fondo, en la zona fótica.
No obstante, la falta de imágenes en lo periodos de octubre 2003- marzo 2004,
octubre 2004- enero 2005 y marzo, abril 2005, es el motivo por el cual no se puede
concluir la evolución de las concentraciones en los meses fríos.
4
8
Ev
olu
ción
Tem
po
ral de la C
loro
fila
0 20 40 60 80
100
120
18/06/2003
18/08/2003
18/10/2003
18/12/2003
18/02/2004
18/04/2004
18/06/2004
18/08/2004
18/10/2004
18/12/2004
18/02/2005
18/04/2005
18/06/2005
Tie
mp
o
[cla] (mg/m3)
Clorofila
G
rafica 6- Evo
lució
n tem
po
ral de la clo
rofila-a.
Ev
olu
ción
Tem
po
ral de la F
icocian
ina
0
50
10
0
15
0
20
0
25
0
18/06/2003
18/08/2003
18/10/2003
18/12/2003
18/02/2004
18/04/2004
18/06/2004
18/08/2004
18/10/2004
18/12/2004
18/02/2005
18/04/2005
18/06/2005
Tiem
po
[fico] (mg/m3)
Ficocianina
Grafica 7- E
volu
ción
temp
oral d
e la ficocian
ina.
49
3.- Relación entre las concentraciones de clorofila-a y ficocianina.
Para poder identificar las causas y explicar los cambios en las concentraciones de
clorofila-a y, sobre todo, ficocianina, es necesario conocer no sólo su variabilidad
espacial sino también como se relacionan cuantitativamente estos parámetros.
A partir de una población de 90 valores de concentraciones de clorofila y ficocianina
en diferentes puntos representativos de la geometría del embalse y diferentes fechas
(6 puntos en 15 fechas), se han observado tres relaciones diferentes que pueden
seguir las concentraciones de clorofila-a y ficocianina.
La tendencia principal cumplida por el 81% de la población es una relación
exponencial de la forma.
Tendencia del 81% población
y = 1.4935x1.2709
R2 = 0.9062
0
25
50
75
100
125
150
175
200
225
250
275
300
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60
[Cla] (mg/m3)
[Fic
oci
anin
a] (
mg
/m3)
Grafica 8- Relación entre la clorofila-a y la ficocianina (caso 1).
En los casos en los que esto ocurre las poblaciones de algas con clorofila y
cianobacterias no se encuentran en competencia ecológica entre ellas, ambas
pueden crecer de forma pareja hasta que se alcanza un momento de alto crecimiento
algal, el cual podemos afirmar por la alta concentración de clorofila-a, la
concentración de ficocianina es mucho mayor.
50
En un 10% de la población, ocurre que la concentración de ficocianina superan de
forma anormal a la de clorofila-a (la ficocianina es cinco veces mayor que la clorofila-
a).
Esta situación puede significar un aumento excesivo de la población de
cianobacterias en el embalse. Es importante identificar sus causas.
y = 4.9263x
R2 = 0.8732
0.00
50.00
100.00
150.00
200.00
250.00
300.00
0.00 10.00 20.00 30.00 40.00 50.00 60.00
clorofila-a (mg/m3)
fico
cian
ina
(mg
/m3 )
grafica 9- Relación entre clorofila-a y ficocianina (caso2).
Esto ocurre durante los meses de junio y septiembre, siendo más acusado en este
último, en los puntos cercanos a la presa y medio del embalse.
La estratificación de la columna de agua de Alqueva comienza con la estación seca
(mayo-septiembre). La estratificación supone que los nutrientes, en concreto los
nitratos, queden capturados en el hipolímnion, donde están ocurriendo los procesos
de mineralización. Frente a la escasez de nitratos las cianobacterias tienen ventaja
sobre otras poblaciones fitoplanctónicas, con lo cual esta situación propicia el
crecimiento de cianobacteria respecto a otras poblaciones de fitoplancton.
Uno de los motivos de que ocurra este episodio en septiembre es la ruptura de la
estratificación estival de la columna de agua del embalse que comienza en este mes
debido al descenso de temperatura. La mezcla de la columna de agua hace aflorar la
población de cianobacterias que se mantenía a profundidad mayor que las algas
verdes, situándose ahora dentro del campo de detección del sensor MERIS. Al
51
contrario de lo que ocurre en junio, puede que el aumento de la concentración de
ficocianina no se debe a un aumento de la población de cianobacterias. Realmente
no se produce un aumento significativo de la población de fitoplancton porque,
aunque se han movilizado también los nutrientes acumulados en el hipolímnion
durante la estación seca, dada la juventud de este embalse la concentración de
nutrientes no es lo suficientemente alta como para considerar la eutrofización
(Serafim et al. 2006).
Para asegurar que se trata de un afloramiento de cianobacterias y no un incremento
de su población, sería necesario analizar la ficocianina en diferentes profundidades.
En la situación opuesta se encuentra el 9% de la población estudiada, en la que los
valores de clorofila superan notablemente a los de ficocianina. Se trata de un
episodio localizado en la zona del embalse de comportamiento más típicamente
lacustre, sucede a final de primavera y principio de verano (mayo-junio).
Este fenómeno sugiere un aumento de la población de algas verdes sobre las
cianobacterias, sin llegar a desplazarlas. Las condiciones favorables de temperatura
y estabilidad son las responsables de este aumento de algas verdes.
Las concentraciones de clorofila-a en estos puntos y momentos son mayores a 50
µg/l, suficientemente altas como para significar un riesgo para la salud (FAO, 1999).
No obstante, la concentración de ficocianina, y por tanto la presencia de
cianobacterias, es menor del normal. En estos casos concretos en los que la
concentración de clorofila-a es excesivamente alta pero la ficocianina se mantiene en
concentraciones muy bajas, no es acertado correlacionar el riesgo de toxicidad en el
agua con la concentración de clorofila.
4.- Correlación entre los resultados de la concentración de clorofila-
a según el tipo de método empleado (MERIS ó muestreo en campo).
La hipótesis que se quiere comprobar es que la variabilidad de los datos no depende
del método empleado. Para ello se propone un modelo linear general univariante en
el que la variable es la concentración de clorofila-a, el factor principal es el método
52
de estudio empleado (interpretación de imágenes MERIS o análisis de muestras in
situ). Si el coeficiente es mayor que 0.05 se aceptará la hipótesis planteada, de lo
contrarió se aceptará que el factor “método” compromete la variabilidad de los datos.
Tests of Between-Subjects Effects
Dependent Variable: cla
Source
Type III
Sum of
Squares df
Mean
Square F Sig.
Corrected
Model
3304.841(
a) 1 3304.841 7.040 .010
Intercept 30632.740 1 30632.740 65.251 .000
metodo 3304.841 1 3304.841 7.040 .010
Error 26289.941 56 469.463
Total 57691.454 58
Corrected
Total 29594.783 57
a R Squared = .112 (Adjusted R Squared = .096)
Tabla 2- Influencia del método utilizado, sin contar otras variables.
A la vista de estos resultados se puede pensar que la variabilidad de los datos
depende del método empleado. Esto supondría que las concentraciones obtenidas
por interpretación de imágenes no se corresponden con la obtenida del análisis de
las muestras de campo, con lo cual el análisis de imágenes no sería un buen método
de estudio de la concentración de pigmentos, o no está correctamente calibrado.
Obviamente, existen otros factores responsables de la variación de la concentración
de clorofila-a, independientes del método de análisis. Entre estos factores se van a
considerar el factor espacial (punto de muestreo) y el factor estacional (mes). Otros
factores son la temperatura del agua, altura de la termoclina, nivel de nutrientes…
para los cuales no se dispone de datos en este estudio y a los que se le atribuye
aquella variabilidad que no es capaz de explicar el modelo.
53
Tests of Between-Subjects Effects
Dependent Variable: cla
Source
Type III
Sum of
Squares df
Mean
Square F Sig.
Corrected Model 22694.391
(a) 33 687.709 2.392 .015
Intercept 30564.518 1 30564.518 106.305 .000
metodo 4947.381 1 4947.381 17.207 .000
metodo * mes *
punto 8219.029 14 587.073 2.042 .060
metodo * mes 9260.348 16 578.772 2.013 .059
metodo * punto 5319.824 2 2659.912 9.251 .001
Error 6900.391 24 287.516
Total 57691.454 58
Corrected Total 29594.783 57
a R Squared = .767 (Adjusted R Squared = .446)
Tabla 3- Influencia del método utilizado, con influencia de otras variables.
La variación del resultado no depende ni del método empleado ni de la interacción
método-mes, es decir, que el método se aplique en una fecha determinada o no.
Para asegurar que este modelo es válido se debe comprobar que se cumplen las
hipótesis de normalidad e independencia de los residuos, el residuo es la diferencia
entre el valor observado y el valor pronosticado por el modelo, es decir, cuanto se ha
desviado el modelo de la realidad observada.
54
-2,00 0,00 2,00
Standardized Residual for cla
0
5
10
15
20
Fre
qu
ency
Mean = 5,5405E-16Std. Dev. = 0,64889N = 58
Grafica 10- histograma de los residuos
Histograma de la distribución de los residuos tipificados del modelo. Se puede
observar como se asemeja a una distribución normal. Para asegurar que se cumple
la hipótesis de normalidad se recurre a un test Kolmogorov-Smirnov para normalidad.
55
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Standardiz
ed
Residual
for cla
N 58
Mean .0000 Normal
Parameters(a,b) Std. Deviation .64889
Absolute .161
Positive .161
Most Extreme
Differences
Negative -.151
Kolmogorov-Smirnov Z 1.224
Asymp. Sig. (2-tailed) .100
a Test distribution is Normal.
b Calculated from data.
Tabla 4- Test de Kolmogorov-Sminov para comprobar la normalidad de los residuos
El valor de significación es mayor que 0,05 con lo cual se acepta la hipótesis de
normalidad en los residuos.
Para comprobar la independencia de los residuos se observa el la dispersión de
estos frente e los valores pronosticados.
56
0,00 20,00 40,00 60,00 80,00 100,00
Predicted Value for cla
-4,00
-2,00
0,00
2,00
4,00
Sta
nd
ard
ized
Res
idu
al f
or
cla
Grafica 11- Dispersión de los residuos
Los valores de distribuyen de forma aleatoria, sin seguir una tendencia específica,
por lo que se puede afirmar que son independientes.
57
IX.- CONCLUSIONES
Observando la evolución espacial de las concentraciones de clorofila-a y ficocianina
se deduce que se cumple la hipótesis de autodepuración del embalse. Sabiendo que
el estudio se ha realizado en los tres años siguientes a la inauguración de la presa y
llenado del embalse, se puede afirmar que Alqueva no es un sistema eutrófico. Por
otra parte, al tratarse de una masa de agua embalsada tan importante, 4100 hm3, el
tiempo de renovación del agua embalsada es muy largo, cuanto mayor tiempo
permanezca el agua en el sistema más eficiente será la autodepuración.
Las concentraciones de clorofila-a y ficocianina en el embalse de Alqueva siguen
una evolución temporal con bastante similitud fuertemente influenciada por la
estacionalidad de los factores climáticos, principalmente la temperatura, y la mezcla-
estratificación de la columna de agua.
Las concentraciones de pigmentos se mueven en un rango bastante estable durante
el año, el aumento de la media de concentraciones en el embalse producido en
primavera y finales de verano se debe a afloramientos en las zonas menos
profundas del embalse (orilla y confluencia de los ríos). El aumento de la variabilidad
es indicativo de heterogeneidad en la distribución de las concentraciones.
Las concentraciones altas de ficocianina en la presa indican que la población
dominante son las cianobacterias. Dado el riesgo de producción de sustancias
tóxicas precisamente en la zona de salida de agua del embalse (captaciones y
aliviaderos) es especialmente importante aquí realizar controles de toxicidad del
agua.
La relación entre concentraciones de clorofila-a y ficocianina predominante en la
muestra estudiada indica que la ficocianina crece de forma exponencial con respecto
a la clorofila-a. A partir de cierto nivel de concentración de clorofila-a, la
concentración de ficocianina crece de manera más importante, esto indica que
cuando se produce un “bloom” algal, o incluso un episodio de eutrofización,
caracterizado por una alta concentración de clorofila, la población dominante son las
58
cianobacterias, cuyo crecimiento viene reflejado en el mayor aumento de la
concentración de ficocianina.
Se ha comprobado la validez de la interpretación de imágenes del sensor remoto
MERIS para calcular las concentraciones de pigmentos en el agua del embalse
Alqueva con resultado positivo. Al comparar la influencia del tipo de método de
análisis utilizado junto con otros factores que influyen en la concentración de
clorofila-a (mes y punto de muestreo) se obtiene que realmente el método no influye
en el resultado, sino que son las variables mes y punto las cuales lo condicionan.
Realmente, no se puede afirmar con completa seguridad que con el ambos métodos
se obtendrán siempre los mismos resultados, por lo que será necesario una
calibración de los algoritmos para su ajuste a las condiciones particulares del
embalse Alqueva.
La elaboración de la cartografía temática a partir de los datos obtenidos supone una
herramienta muy útil para la gestión del embalse. Con la cartografía temática se
avanza un paso más sobre la caracterización por un muestreo en puntos concretos.
La cartografía de pigmentos fotosintéticos aporta una visión global de la distribución
de estos en la superficie de la masa de agua que, apoyada en la caracterización de
su distribución y comportamiento modelada a partir de los puntos estudiados, permite
identificar las diferentes concentraciones y su evolución en lugares y momentos
concretos, determinados según las limitaciones del sensor.
59
X.- PROPUESTA DE MODELO DE GESTIÓN PARA EL EMBALSE DE ALQUEVA.
1.- Mapas de Alerta de Clorofila y de Ficocianina
A partir de la información reflejada en la cartografía temática y las directrices
descritas por la Organización Mundial de la Salud (OMS) se han desarrollado los
mapas de alerta de clorofila y ficocianina para el embalse de Alqueva para las fechas
con imágenes disponibles. El modelo de gestión basado en mapas de alerta y el
procedimiento para construirlos, se puede aplicar a un protocolo de gestión con
imágenes periódicas y en tiempo real.
Los mapas de alerta son una herramienta útil y fácil de usar en la gestión de masas
de agua, en este caso, de un embalse. La información que aportan son
sencillamente los niveles de pigmentos en el agua es especialmente alto, por lo que
podría significar presencia de fitoplancton con capacidad de producir toxinas y el
riesgo de que estas sea producidas. En los mapas de alerta se observan los
momentos y los lugares en los que sería necesario tomar una muestra de agua y
analizar para comprobar el riesgo de cianotoxinas en el agua, la precisión queda
comprometida según la resolución espacial y temporal de las imágenes.
Los píxeles de la imagen se clasifican en cuatro niveles, cada uno representado por
un color. El primer nivel, nivel de vigilancia, indica la posibilidad de detectar un
“bloom” en fase temprana. Son indicativas tanto la presencia de colonia de algas
planctónicas (con clorofila) como la detección de ficocianina. Ambos indicadores
deben interpretarse teniendo en cuenta las características regionales particulares de
la masa de agua. Detectar el nivel de vigilancia implica establecer un sistema de
monitorización regular de la masa de agua.
El segundo nivel o nivel de alerta 1, se establece siempre que se detecte 1 µg/L de
clorofila a. este límite está basado en las recomendaciones de la OMS en la “Guía de
Microcistinas”. Las microcistinas son sustancias tóxicas producidas por
cianobacterias cuya dosis tolerable diaria recomendada por la OMS es de 1,6 µg/L.
La detección de 1 µg/L de clorofila a es indicador de la posible presencia de
60
cianobacterias productoras de toxinas como la microcistina. El nivel de alerta 1
requiere que se realicen análisis de toxinas allá donde se ha declarado, así como la
pertinente información a las autoridades responsables de la gestión.
El tercer y último nivel es el nivel de alerta 2. Detectada la concentración de clorofila
a igual o superior a 50 µg/L, el abastecimiento a la población con esa agua o su uso
recreativo, supone un riesgo para la salud humana. En caso de detectar el nivel de
alerta 2 será necesario informar a las autoridades competentes, así como tomar las
medidas oportunas para evitar el daños en la salud de la población.
Estas medidas pueden ser la limitación de usos de esa agua (restringir usos lúdico-
recreativo, el abrevado de ganado, incluso restringir abastecimiento humano) o
tratamientos adicionales en la potabilización de aguas, la cual encarece de forma
severa. No es recomendable la utilización de alguicidas, porque estas sustancias
provocan la lisis de la célula del microorganismo liberando las endotoxinas
acumuladas en su interior, aumentando la concentración de toxinas disueltas en el
agua. La OMS recomienda tratamientos del agua basados en la filtración o la
coagulación floculación.
No obstante, la mejor solución para los problemas derivados de la proliferación de
microorganismos planctónicos es evitar las causas. La forma más efectiva y de
menores costes es limitar el aporte de nutrientes a las masas de agua, para evitar la
eutrofización antrópica de estas. Las principales fuentes de nutrientes son el uso
excesivo de fertilizantes en agricultura y la erosión de suelos.
61
2.- Modelo de Gestión
La proliferación del fitoplancton a niveles mayores de lo natural ocasiona problemas
ambientales de eutrofización acelerada, problemas de gestión de los recursos
hídricos al requerirse tratamientos contra los malos olores y sabores, que encarecen
la potabilización, y problemas de salud debidos a la presencia de cianotoxinas en el
agua.
Para facilitar la gestión y mejorar el sistema de tratamientos que requiere el agua, en
particular la destinada al abastecimiento humano, es muy importante conocer bien
las características del agua en su origen, en este caso en particular, en el embalse.
La monitorización de los pigmentos fotosintéticos es necesaria para adaptar los
tratamientos que necesite el agua (sistema de potabilización), así como las
actuaciones (restricciones) idóneas en cada momento y lugar del embalse.
A continuación se presenta un modelo de gestión desarrollado para embalse de
Alqueva enfocado al seguimiento de la concentración de los pigmentos fotosintéticos
clorofila-a y ficocianina, para la prevención de problemas de salud en la población y
mejora del tratamiento de aguas y potabilización.
La teledetección es la herramienta empleada en la primera fase del sistema de
gestión. Es necesario que la metodología sea ágil para que la interpretación de las
imágenes se realice en tiempo real. La cartografía temática permite una primera
valoración de la situación del embalse en cuanto a concentración de pigmentos
fotosintéticos. Los mapas de alerta son la mejor herramienta para interpretar
rápidamente el riesgo de toxicidad por cianobacterias en el agua. Según se trate de
nivel de vigilancia, alerta 1 o alerta 2 se tomarán las medidas oportunas.
En todos aquellos puntos donde los mapas indiquen que se encuentran en nivel de
alerta es necesario analizar in situ la concentración de clorofila-a y ficocianina. Los
análisis que, una vez validada la aplicación del sensor en el embalse, consistirá en
una comprobación en los puntos considerados de riesgo en el mapa de alerta.
Confirmada la alerta se procederá a un análisis de las poblaciones de cianobacterias
62
presentes en la muestra y las toxinas susceptibles de producir. Con el fin de paliar
los efectos negativos causados por la alta concentración de algas en las aguas del
embalse, se adoptarán las medidas y tratamientos necesarios para acondicionar el
agua a los usos para los que sea destinada, especialmente la dedicada a
potabilización, aún en el caso de que la presencia de cianobacterias sea descartada
Una vez verificados los mapas de alerta, el riesgo de toxicidad debe ser evaluado por
expertos y las autoridades competentes serán informadas de las conclusiones
alcanzadas.
La supuesta toxicidad del agua será comprobada con un bioensayo empleando, por
ejemplo, artemia salina. (Kirivanta, et al. 1991)
Se realizará un análisis químico de las toxinas en la biomasa y en disolución, en
particular es importante identificas las que actúan como neurotoxinas y
hepatotoxinas (microcistina, cilindroespermina, anatoxina) (OMS, 1996). Una vez
determinado el grado de toxicidad del agua y las diferentes toxinas que contiene, se
informará al gestor y las autoridades competentes para que tomen las decisiones y
medidas oportunas.
63
XI.- BIBLIOGRAFÍA Y WEBGRAFÍA
1.- Bibliografía
• Centro de Estudios Hidrográficos; 2006. “Resultados, Desarrollo de Modelos
de Reflectividad. Desarrollo de un sistema Operacional para la Obtención Directa de
Mapas Temáticos de Pigmentos Fotosintéticos Utilizando el sensor MERIS del
Satélite ENVISAT- 1. Aplicación a los Embalses Españoles”. Madrid. pp 18-89
• Chorus, I.; Bartram J. OMS 1999. “Toxic Cyanoacteria in Water”. (ed. Spon
Press, Londres ) pp 156-255
• Chuvieco, E.; 2006 “Aplicaciones de la Teledetección en el Medio Ambiente”.
ed. HUROPE
• Codd, G.A. Acevedo, S.M.F.O. Bagchi, S.N. Burch, M.D. Carmichael, W.W.
Harding, W.R. Kaya, K. Utkilen H.C. 2005 UNESCO “CYANONET: A Global Network
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• Domínguez, J.A. 2002. “Estudio de la Calidad del Agua de las Lagunas de
Gravera Mediante Teledetección”. pp 21-26; 45-69
• Frappart, F.; Camant, S; Cauhope, M; Seyler, F.; Cazenave, A. “Preliminary
Results of ENVISAT RA-2-derived water levels validation over the Amazon basin”.
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64
• Kirivanta, J., Sivonen, K. & Niemela, S. I. 1991. “Detection of toxiciy of
cianobacteria by Artemia Salina biossay”. Environ. Toxicol. Water Qual. 6:423-436.
• Money, A.D., 1975. “Phytoplankton. Studies in Biology” nº 52. 116 pp.
• Olivier, B. 1980. “Les exploitations et les problemes de l'agriculture en
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• Peña-Martinez, R. Ruíz-Verdú, Dominguez-Gómez, J.A.; A. Stephan G.H S.
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• Serafim A. Morais, M. Guiherme, P. Sarmento, P. Ruivo, M. Magriço, A. 2006
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65
2.- WEBGRAFÍA
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Extremadura) http://www.adenex.org/ (diciembre 2006)
• www.alqueva.de (diciembre 2006)
• www.alqueva.no.sapo.pt (diciembre 2006)
• http://www.edia.pt (diciembre 2006)
• www.esa.int (2006)
• http://www.geota.pt/ingles/alqueva.htm. (diciembre 2006)
• http://snirh.pt (2007)
• http://visao.clix.pt/ (2007)
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ANEXO I MAPAS DE ALERTA
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ANEXO II MAPAS DE ALERTA
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