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Pronóstico del tiempo

Conexiones climáticas y ambientales

Desarrollan diversos programas informáticos y un sistema de geosensores para captar y analizar datos meteorológicos

INPE/ Microsoft ResearchSensores de humidad y temperatura en lo alto del bosque atlánticoINPE/ Microsoft Research

Dos proyectos de investigación en el área de meteorología, que cuentan con financiación del Instituto Microsoft Research-FAPESP de Investigaciones en Tecnología de la Información (TI), aportan nuevos datos y la posibilidad de comprender el microclima local, la interacción entre las selvas y la atmósfera y las consecuencias de los cambios climáticos en la agricultura. En uno de los trabajos, los investigadores están desarrollando geosensores que se distribuirán en la selva amazónica para formar una red inalámbrica cuyo objetivo es captar y transmitir datos ambientales ubicados en una franja tridimensional del ambiente, tales como temperatura y humedad, por ejemplo. La otra investigación arrojó como resultado la creación de software y modelos matemáticos destinados a analizar y pronosticar el clima en zonas específicas.

El segundo proyecto, conocido como Agrodatamine, tiene por objeto entender la correlación entre los diversos parámetros de análisis del clima y la agricultura y perfeccionar modelos agroclimáticos, evaluando y cruzando grandes volúmenes de datos –del orden de los terabytes– recabados por sensores instalados en suelo, en radares meteorológicos y en satélites. “Nuestra meta consiste en crear modelos y algoritmos matemáticos que hagan posible identificar tendencias y establecer correlaciones en esos grandes volúmenes de datos para ayudar a los agrometeorólogos a efectuar pronósticos más precisos y a tomar decisiones rápidas”, explica Agma Juci Machado Traina, docente del Instituto de Ciencias Matemáticas y Computación de la Universidad de São Paulo (ICMC-USP) con sede en la ciudad paulista de São Carlos, coordinadora del trabajo.

De acuerdo con Traina, con el avance de la tecnología de recabado de datos climáticos, la producción de información es mucho mayor que la capacidad existente para analizarla. Por eso se hace necesario desarrollar nuevas técnicas computacionales para procesar este volumen de datos y producir conocimiento destinado a la agrometeorología. “Nuestro proyecto se basa en la premisa de que la búsqueda de asociaciones y de excepciones sobre los datos meteorológicos puede ayudar a encontrar correlaciones y detectar comportamientos estacionales y extremos, lo cual hará posible a su vez una mejor interpretación de los fenómenos climáticos asociados”, dice.

La teoría de los fractales
El análisis de las variaciones del comportamiento de los datos en el transcurso del tiempo también se vale de la teoría de los fractales, postulada por el matemático francés Benoit Mandelbrot en la década de 1970, que sirve para medir o caracterizar situaciones complejas que no se basan en la geometría tradicional. En el proyecto Agrodatamine, esta teoría cimenta el mapeo de la distribución de grandes volúmenes de datos. También ayudará en la detección de patrones temporales, fundamentalmente cuando el interés radica en el monitoreo de múltiples series, tales como el análisis integrado de la evolución del comportamiento de mediciones de lluvia y temperaturas mínima y máxima durante un determinado lapso.

Entre los resultados del trabajo se encuentran tres herramientas computacionales. Una de éstas es el SatImagExplorer, un software que es abastecido con imágenes de satélite. Basado en dichas imágenes, el programa hace posible medir y analizar qué sucedió en la zona monitoreada en el período en que se recabaron las imágenes. El ClimFractal Analyzer es otro software que sirve para efectuar análisis dinámicos basados en la teoría de los fractales, en datos del clima de estaciones meteorológicas reales o generados por modelos climáticos. La tercera herramienta, un programa denominado TerrainViewer, permite la presentación y el manipuleo de modelos tridimensionales de relieve mediante el empleo de datos de altimetría e imágenes obtenidas vía sensoriamiento remoto, con distintas resoluciones espaciales.

“Toda esta información puede utilizarse para brindarles apoyo a los especialistas en agrometeorología y climatología, haciendo posible así la realización de análisis de manera más rápida y precisa”, dice  Agma. Las investigaciones se llevaron a cabo en asociación con Embrapa Informática Agropecuaria, la Universidad Estadual de Campinas (Unicamp), el Instituto Nacional de Investigaciones Espaciales (Inpe) y las universidades federales de São Carlos y del ABC.

El desarrollo y la instalación de redes de geosensores para el monitoreo ambiental en la selva amazónica constituyen el objetivo del otro proyecto, coordinado por el meteorólogo Celso Von Randow, del Inpe. “Nuestro trabajo podrá contribuir a los efectos de que contemos con una mejor comprensión acerca del modo de interacción de la selva con la atmósfera y cómo esto influye sobre el microclima, y, del otro lado, cómo el microclima afecta a la selva y al ecosistema.

El proyecto apunta a desarrollar herramientas computacionales de procesamiento y análisis de datos ambientales, y también estudios de transmisión de la información en redes inalámbricas. En el área de ciencias ambientales, la meta consiste en comprender aspectos del microclima de la selva. Para plasmar estos objetivos, los investigadores erigieron una red de geosensores en el Parque Estadual Serra do Mar, cerca de la localidad de São Luís do Paraitinga (São Paulo). Los geosensores consisten en unas pequeñas cajas que contienen una plaqueta electrónica de compilado de datos y una antena a la que van acoplados unos sensores. En el experimento  se usaron cuatro en cada caja, tres de temperatura y uno de humedad. “Se los desarrolló en la Universidad Johns Hopkins de Estados Unidos, socia en el proyecto”, comenta Randow. “Ahora estamos desarrollando en el Inpe similares nacionales, pero de cerámica, más resistentes que los existentes en el mercado.”

Para el proyecto piloto se emplazaron seis torres ‒una en el medio y cinco en derredor‒ en el bosque atlántico, de una altura 10 metros superior a la de la copa de los árboles. Estas columnas están interconectadas por cables, que funcionan como tendederos donde se cuelgan algunas de las cajas. A otras se las ubicó en los árboles: las más bajas a un metro del suelo y las restantes a alturas variables, hasta llegar al dosel forestal. En total se instalaron 52 cajas, lo que sumó 208 sensores, cubriendo un área total de 10 mil metros cuadrados.

“Las plaquetas graban los datos y los transmiten de una a otra, en red inalámbrica”, explica Randow. “Así es posible contar prácticamente con una fotografía tridimensional de las condiciones ambientales del área y mostrar de qué modo varían la temperatura o la humedad del ambiente de un punto a otro y de una altura a otra, por ejemplo.”

Una tecnología destinada a disminuir el consumo de las baterías de los geosensores fue otra innovación cuyo desarrollo fue fruto del proyecto. Éstos permanecen apagados y sólo se “despiertan” cada un minuto para ver si se produce algún contacto con las notebooks de los investigadores, que de cuando en cuando recabarán los datos almacenados en las plaquetas. “La idea ahora es instalar un proyecto piloto en un área mayor, de un kilómetro cuadrado, en la selva amazónica”, revela Randow. “En ese experimento probaremos los sensores que estamos desarrollando.”

Los proyectos
1.
Agrodatamine: desarrollo de métodos y técnicas de procesamiento de datos para brindar apoyo a la investigación de los cambios climáticos, con énfasis en agrometeorología 
(nº 2009/53153-3); Modalidad Ayuda Regular a Proyecto de Investigación; Coordinador Agma Juci Machado Traina – USP; Inversión R$ 178.631,48 (FAPESP)
2. Desarrollo y aplicación de rede de geosensores para el monitoreo ambiental 
(nº 2009/53154-0); Modalidad Ayuda Regular a Proyecto de Investigación; Coordinador Celso Von Randow – Inpe; Inversión R$ 216.957,00 (FAPESP)

Artículo científico
GONÇALVES, R.R. et al. Analysis of NDVI time series using cross-correlation and forecasting methods for monitoring sugar cane fields in Brazil. International Journal of Remote Sensing. v. 33, n. 15, p. 4.653-72. 2012.

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