El investigador del ESEIAAT de la UPC Giulio Tirabassi crea un nuevo método para prevenir y detectar la desertificación de los bosques
02/02/2023
Giulio Tirabassi, profesor de la Escuela Superior de Ingenierías Industrial, Aeroespacial y Audiovisual de Terrassa (ESEIAAT) de la Universidad Politécnica de Cataluña - BarcelonaTech (UPC), ha creado un nuevo método que puede prevenir y detectar la destrucción o desertificación de bosques por causas naturales o humanas. Tirabassi ha creado un algoritmo basado en el análisis de datos satelitales proporcionados por el instrumento MODIS de la NASA. La revista científica PNAS ha publicado su trabajo, que ha contado con la colaboración de la profesora Cristina Masoller, también de ESEIAAT.
En física, la histéresis se define como el fenómeno en el que el resultado de la evolución de un proceso está determinado no sólo por la causa que lo provoca sino por su historia. Trasladado al ámbito de la gestión medioambiental, este término significa el agotamiento de la capacidad de resiliencia o recuperación de espacios naturales sometidos a degradación continuada que culmina en un punto de no retorno y en la destrucción del entorno.
Giulio Tirabassi, profesor de ESEIAAT e investigador del grupo de investigación Dinámica no Lineal, Óptica no Lineal y Láseres (DNOLL) de la UPC, ha estado analizando durante meses el estado de la masa forestal de los grandes bosques tropicales a través de los datos satelitales proporcionados por el instrumento Moderate Resoltion Imaging Espectroradiometer (MODIS) de la NASA, que registra la cantidad de árboles que viven en las distintas áreas boscosas de la Tierra.
Cruzando estos datos con el historial de precipitaciones de lluvia caída en los mismos bosques, el investigador de la UPC en Terrassa ha podido identificar áreas en las que los bosques tropicales están en riesgo de cruzar un punto de no retorno. Posteriormente ha podido establecer una relación estadística que permite relacionar una disminución de lluvia con un aumento en el riesgo de desertificación del bosque.
En concreto, Tirabassi ha analizado grandes áreas boscosas donde la Amazonía transita hacia regiones más secas de Colombia, Bolivia, y el Mato Grosso brasileño, así como a zonas de transición de África central, entre la República Democrática del Congo y la República Centroafricana. El resultado es un algoritmo basado en lo que en términos científicos se llama entropía espacial de permutación.
Gracias a este algoritmo, los gestores de grandes espacios naturales podrían prever lo cercano que es el punto de no retorno para un bosque que se va degradando hacia la desertificación, a consecuencia de la falta de lluvia o de la tala descontrolada de árboles. Según Tirabassi, "la desertificación puede ser continua o abrupta. Los bosques necesitan un rango de lluvia suficiente para mantenerse; si no es así, colapsan con el tiempo. Por ejemplo, hemos descubierto que, en un bosque tropical de Colombia, en el cual llueve 3.600 litros al año, tendremos el 75% del espacio ocupado con árboles. Si disminuye la cantidad de agua, este porcentaje se mantiene, pero si la disminución es demasiado grande, finalmente el bosque llegará a un punto crítico de no retorno y se desertificará. Si encima, hay tala de árboles, obviamente el proceso de destrucción se acelera."
De hecho, tal y como se desprende del trabajo de Giulio Tirabassi, si las precipitaciones disminuyen hasta un determinado rango, el bosque perderá gran parte de la masa forestal en relación con la época en que las precipitaciones eran las normales. "A partir de esta pérdida de masa forestal, el bosque está sentenciado, ya no hay retorno. Incluso si por razones naturales aumentara nuevamente la lluvia, recuperando el rango de precipitaciones anterior, la histéresis sería casi irreversible", concluye investigador.
La investigación de Giulio Tirabassi, que ha contado con la colaboración de Cristina Masoller, también profesora de la ESEIAAT, ha sido publicada recientemente en la revista científica de referencia PNAS con el título 'Entropy-base early detection of critical transitions in spatial vegetation fields'. Ambos profesores e investigadores están adscritos al Departamento de Física de la UPC.
![dron1.jpeg dron1.jpeg](https://eseiaat.upc.edu/ca/noticies/imatges-noticies/MapadelestatdelesgransreesboscosesobtingutgrciesalesimatgessatellitalsprocedentsdelMODISdelaNASA.jpg/@@images/image-0-65223b82124c8f2080a448c169384925.jpeg)
Mapa del estado de las grandes áreas boscosas obtenido gracias a las imágenes satelitales procedentes del MODIS de la NASA
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