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Creado un método para prevenir y detectar la desertificación de los bosques

Giulio Tirabassi y Cristina Masoller han creado un algoritmo basado en el análisis de datos satelitales proporcionados por el instrumento MODIS de la NASA que permite prevenir la destrucción definitiva de entornos naturales

Giulio Tirabassi I Cristina Masoller del grupo de investigación Dinámica no Lineal, Óptica no Lineal y Láseres (DNOLL) de la Universidad Politécnica de Cataluña - BarcelonaTech (UPC), ha estado analizando durante meses el estado de la masa forestal de los grandes bosques tropicales en a través de los datos satelitarios proporcionados por el instrumento Moderate Resoltion Imaging Espectroradiometer (MODIS) de la NASA, que registra la cantidad de árboles que viven en las diversas 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, se ha podido establecer una relación estadística que permite relacionar una disminución de lluvia con un aumento en el riesgo de desertificación del bosque.

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 .

La investigación ha sido publicada recientemente en la revista científica de referencia PNAS con el título Entropy-based early detection of critical transitions in spatial vegetation fields

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