Un estudio del CSIC detecta tendencia de acidificación del mar en Baleares

Un equipo interdisciplinar del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) en Baleares ha identificado la tendencia de acidificación del mar en Baleares, con una disminución del pH, por medio de inteligencia artificial.

El estudio ha utilizado técnicas de "machine learning" para caracterizar el descenso del pH, clave en la valoración de impactos del cambio climático sobre la biodiversidad marina en áreas costeras del archipiélago, ha informado el Instituto Mediterráneo de Estudios Avanzados (Imedea) en un comunicado.

El objetivo del estudio se ha centrado en reconstruir series temporales incompletas de pH relevantes a través del uso de técnicas de inteligencia artificial.

Los resultados, publicados en la revista "Scientific Reports" , señalan que estas áreas costeras muestran una tendencia de disminución del pH (acidificación) de 0.0020±0.00054 unidades de pH por año, que es similar a la observada en otras cuencas del océano global y se debe, principalmente, a la incorporación del dióxido de carbono atmosférico al mar y al incremento de la temperatura.

La investigadora principal del proyecto del Imedea (CSIC-UIB), Iris Hendriks, explica que la disminución del pH del agua de mar "se debe al incremento del dióxido de carbono en la atmósfera y repercute en importantes alteraciones con un gran impacto sobre los ecosistemas marinos".

"Por ejemplo, la acidificación oceánica produce una reducción de los niveles de saturación de los minerales carbonatados, lo que aumenta las dificultades en la formación de caparazones para los organismos marinos calcificadores, como el plancton, moluscos, equinodermos y corales", detalla.

Añade que "medir cómo el pH está cambiando en estas zonas es clave para caracterizar el problema. Nuestro trabajo constituye una valiosa aportación para comprender el papel de las zonas costeras y la afectación sobre los ecosistemas presentes ante los efectos del cambio climático, destaca la científica.

El estudio ha constituido un gran esfuerzo operacional que comenzó en 2018 con la obtención de datos de pH, junto a otras variables (temperatura del agua, salinidad y niveles de oxígeno disuelto), en las estaciones de monitorización de la red "Balearic Ocean Acidification Time Series" (BOATS) en la bahía de Palma y en el Parque Nacional marítimo-terrestre del archipiélago de Cabrera.

Dada la existencia de "lagunas de datos" por la dificultad de mantener estas estaciones, por los costes financieros, riesgos meteorológicos, despliegue en zonas de alto tránsito naviero y fallos instrumentales, se han añadido más técnicas para completar esos datos, explica Hendriks.

Para estimar la serie de pH en un intervalo temporal amplio y anterior a la monitorización, el equipo aplicó técnicas de aprendizaje profundo (deep learning), un área emergente del aprendizaje automático. En concreto, desarrollaron varios modelos de redes neuronales recurrentes que, en su entrenamiento, permitieron relacionar la serie de pH con el conjunto de variables ambientales obtenidas, prediciendo el valor del pH cuando éste no está disponible.

El trabajo de obtención de buena cantidad de datos y la posterior aplicación de estas técnicas ha permitido reconstruir la tendencia decadal de acidificación del mar Balear, que es el principal resultado del trabajo.