Polvo del desierto del Sahara y cultivos de zanahoria se estudiarán desde la geomática

El polvo del Sahara es una mezcla de partículas de arena y minerales que se levantan y pueden desplazarse más allá del océano Atlántico, especialmente durante la primavera y el verano, cuando los vientos alisios son más fuertes. A Colombia suelen entrar por la Orinoquia y llegar hasta ciudades como Bogotá o Medellín.

Precisamente en abril la Secretaría Distrital de Ambiente de Bogotá declaró una alerta por la mala calidad del aire de la ciudad, en especial en el suroccidente, y, además del material particulado generado por vehículos y algunas fábricas, entre las causas estaban las partículas que se desprenden de los incendios forestales en la Orinoquia y Venezuela, y la llegada de polvo y arena del Sahara.

Dicha información muestra que aunque este fenómeno parece lejano no lo es, y podría tener un impacto mucho más determinante en la calidad del aire del que pensamos. Por eso el proyecto de la investigadora Ana María Montoya Cruz, estudiante de la Maestría en Geomática de la UNAL, se basa en esta relación en Medellín, en donde el Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales (Ideam) también ha reportado la presencia del polvo, que llegó por primera vez al Valle de Aburrá en 2014, y que en 2020 motivó una alarma por la mala calidad del aire de la ciudad.

Apoyándose en las herramientas de la geomática y en datos de sensores remotos e imágenes satelitales de acceso público en internet, la investigadora Montoya creará un modelo espacio-temporal que determine el efecto que ha tenido el polvo del Sahara en la calidad del aire de Medellín entre 2015 y 2023, aunque está evaluando aumentar el rango de tiempo. Así podrá considerar variables como temperatura, precipitación, radiación solar y material particulado que circula en el aire de la ciudad.

“Elegí Medellín porque tiene un sistema de monitoreo robusto, pero esperamos ampliar este panorama hacia zonas de la costa Caribe, de las que también hay información consolidada”, anota la magíster.

Además se utilizarán algoritmos de aprendizaje de máquina(machine learning) para interpretar los datos y tener una idea rápida y clara de la frecuencia que pueden tener estos fenómenos en el tiempo. Recordemos que el polvo del Sahara se ha asociado tanto con la modificación de patrones de intensidad y prolongación de ondas de calor como con la formación y dispersión de nubes.

Zanahorias y geomática

Otra investigación centrada en el uso de la geomática es la de Paola Andrea Ospina Sánchez, estudiante de la Maestría en Geomática de la UNAL, cuyo proyecto es crear un modelo multidimensional que analice la calidad de los cultivos de zanahoria –mediante imágenes espectrales y satelitales– y la percepción del consumidor, trabajo apoyado por la Corporación Colombiana de Investigación Agropecuaria (Agrosavia).

La idea es descifrar cómo varían las características de los lotes de zanahoria a lo largo del tiempo en sus distintos ciclos y en sus características fenotípicas (tamaño, color, forma).

“La producción de este alimento es muy importante en el país, pero los cultivadores terminan perdiendo hasta un 25 % de la cosecha, que según otros estudios obedecen tanto a la variabilidad en los suelos y las condiciones climáticas como a la baja tecnificación de estos cultivos”, indica la investigadora.

Según el Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural, los departamentos que más cultivan zanahoria son Cundinamarca (Funza, Bosa, Mosquera), Nariño (Catambuco, Pasto, Túquerres) y Antioquia (Rionegro, Santuario, Marinilla); juntos concentran el 93 % de la producción nacional, que en 2023 llegó a 28,5 toneladas por hectárea.

En la misma línea, este sector genera alrededor de 100.000 empleos directos y más de 200.000 indirectos, lo que demuestra la importancia para el país de tener cultivos eficientes y productivos para las miles de familias cuyo sustento es el tubérculo naranja.

Dentro de los análisis –que incluyen la caracterización de las propiedades de clorofila, fenología y crecimiento– también se están realizando técnicas de metadatos y procesamiento de lenguaje natural para evaluar la percepción de los consumidores sobre el producto después de la cosecha.