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Aprendizaje automático con algoritmos mejoraría manejo de acacia australiana en Tominé
En el área operativa del embalse de Tominé se encuentran plantaciones de acacia australiana. Fotos: Bryam Felipe Espinosa Pinzón, especialista en Análisis Espacial de la Facultad de Ciencias Humanas de la UNAL.
En Colombia esta especie representa “alto riesgo de invasión” que desplaza a especies nativas.
Con un algoritmo se caracterizaron las zonas que requieren de un manejo priorizado.
El modelo determinó que el 53,1 % (672,34 ha) del embalse debe tener un manejo priorizado después de 24 meses de su última intervención operativa para evitar su regeneración.
Bryam Felipe Espinosa Pinzón, especialista en Análisis Espacial de la Facultad de Ciencias Humanas de la UNAL.
Descendiente de las tierras lejanas de Australia, la acacia negra –o acacia australiana– ha colonizado los suelos colombianos desde su introducción a mediados de los años ochenta. Pese a la belleza de sus flores amarillas y su capacidad en la recuperación de suelos degradados, su presencia en el país ha traído varios retos para las autoridades de regulación ambiental, ya que su ecología y excelente adaptación han incrementado su propagación en varias zonas del país.
Aunque no se considera como una especie invasora, A. decurrens está clasificada como de “alto riesgo de invasión” en el Catálogo de especies invasoras del territorio elaborado en 2015por la Corporación Autónoma Regional de Cundinamarca (CAR) y la Pontificia Universidad Javeriana. Debido a su alta tasa reproductiva y capacidad de adaptación, la planta puede desplazar a la flora nativa de los ecosistemas colombianos.
El ingeniero forestal Bryam Felipe Espinosa Pinzón, especialista en Análisis Espacial de la Facultad de Ciencias Humanas de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL), señala que “su poder colonizador ha dejado un impacto ambiental negativo al alterar las comunidades de flora nativa en los territorios, desplazando los ecosistemas autóctonos, siendo esta la razón por la cual entidades como la CAR han realizado esfuerzos para el manejo integral de la colonización de esta planta exótica con potencial de invasión en todo el país”.
En el embalse de Tominé –una importante fuente de agua–, con el paso del tiempo las plantaciones que se hicieron en los ochenta se expandieron incluso hasta las áreas operativas del embalse.
Aunque las intervenciones aleatorias han sido efectivas para controlar la invasión de la especie, el ingeniero Espinosa llevó el enfoque un paso más allá al utilizar el lenguaje de programación Model Builder - ArcGIS. Mediante la creación de un algoritmo, se planificó de manera más precisa el territorio del embalse y se determinaron las áreas que requieren un manejo prioritario basado en datos ecológicos de la reproducción de la especie y su distribución espacial.
Este modelo determinó que en 1985 había en la zona 56 hectáreas de plantaciones establecidas por expertos ambientalistas de la época. Sin embargo, para 2020 se observó un crecimiento exponencial, ya que la superficie ocupada por estas plantaciones dentro del mismo territorio aumentó a 311,74 hectáreas, es decir 255,73 más en un periodo de 35 años.
También se identificó que el Grupo Energía Bogotá SA ESP realizó en el embalse entre 1 y 8 intervenciones por unidad de área en el periodo del 1 de enero de 2015 y el 31 de diciembre de 2022.
“Identificamos que estas plantaciones tienen un crecimiento muy rápido, generan semillas de manera frecuente y tienen una alta capacidad de regeneración natural por rebrotes, es decir que si se corta desde la raíz, ella se regenera sola logrando volver al mismo estado en corto tiempo”, explica.
“Con el modelo determinamos que el 53 % del área inundable del embalse (672,34 ha) debe tener un manejo priorizado después de 24 meses de su última intervención operativa para evitar su regeneración. El 47 % (593,77 ha), por ser áreas que han sido trabajadas en menos de ese periodo de tiempo, no requiere manejo priorizado.
Aunque el Model Builder de ArcGIS desempeñó un papel fundamental en el desarrollo del algoritmo utilizado, también se empleó el reconocido machine learning, una herramienta para calcular las áreas invadidas mediante la plataforma de Google Earth Engine, con la cual se determinaron los factores ecológicos que contribuyeron a la optimización del modelo.
En el proceso de caracterización de la colonización de la especie en el embalse se usaron de imágenes espaciales provenientes de satélites y fotografías aéreas, disponibles de forma gratuita en el Instituto Geográfico Agustín Codazzi.
También se utilizaron datos espaciales relacionados con el manejo aleatorio del Plan de Manejo Ambiental del embalse, que consisten en polígonos que abarcan el periodo 2005-2022 y que sirven como base para realizar análisis y relaciones espaciales; estos fueron aportados por el Grupo Energía Bogotá y su Gerencia Ambiental.
