Tareas

Tarea A1. Estudio de campo: Nivel del agua, velocidad de la corriente, temperatura, salinidad, irradiancia solar y sólidos en suspensión.
La tarea A1 obtendrá la información necesaria para calibrar y validar el modelo hidrodinámico estuarino de alta resolución en el lugar de estudio. Para ello, se realizará una campaña de campo en una cala mareal (5 puntos) de ambas marismas del estuario de Suances. Todas las estaciones de muestreo estarán georreferenciadas mediante GPS. Los datos se obtendrán mediante la colocación de sensores de velocidad de la corriente en la conexión con el canal principal del estuario, variación del nivel del mar, temperatura y salinidad del agua e irradiación solar. Además, se recogerán mediciones topográficas y batimétricas a lo largo de las calas mareales y zonas submareales de las marismas para complementar los datos LiDAR disponibles de ambas marismas, ya que los datos LiDAR no pueden medir en zonas acuáticas. Este trabajo se realizará mediante mediciones puntuales de RTK y estaciones totales. En consecuencia, se desplegarán 10 registradores de datos de nivel de agua, 10 de temperatura, 10 de salinidad, 6 de irradiancia solar y 6 de sólidos en suspensión en las estaciones de estudio de las marismas salinas 1 y 2 a lo largo de los arroyos de marea (véase la figura 2). También se instalará 1 perfilador acústico de corriente Doppler (ADCP) en la conexión entre el canal principal del estuario y ambas marismas. Todos los equipos estarán registrando de forma continua durante, al menos, 3 meses con el fin de capturar la variabilidad de las condiciones meteoceánicas y un episodio de condiciones meteorológicas extremas (situaciones de marea alta, menguante, baja y crecida, ciclo de mareas de primavera y primavera, avenidas de flujo fluvial, condiciones hidrológicas secas y húmedas).

Tarea A2. Cálculo de la desecación e inundación de marismas intermareales basado en cámaras de alta resolución y aprendizaje automático.
La tarea A2 consistirá en el análisis de las áreas de desecación e inundación de las marismas salinas 1 y 2. Estas áreas serán monitorizadas mediante dos cámaras de alta resolución. Estas áreas serán monitorizadas mediante dos cámaras motorizadas 4K PTZ, instaladas en dos emplazamientos diferentes (ver Figura 2). Ambas cámaras tomarán imágenes del espejo de agua cada 10 minutos durante, al menos, 3 meses para captar la variabilidad de las condiciones meteoceánicas y un episodio de condiciones meteorológicas extremas. A continuación, todas las imágenes serán procesadas, transformadas y corregidas para calcular las áreas de desecación e inundación de ambas salinas. A continuación, se entrenará un sistema basado en Deep Learning, concretamente mediante Redes Neuronales Convolucionales mediante el uso de tecnologías TensorFlow (https://www.tensorflow.org) para relacionar las áreas de desecación e inundación con las condiciones meteoceánicas (nivel de agua, caudal de los ríos y presión atmosférica). Finalmente, se validará el sistema, en otras situaciones y épocas mediante el uso de los satélites de imágenes disponibles de Sentinel-2 y Sentinel-3. Como resultado de esta tarea se obtendrá un algoritmo DNN para identificar las extensiones de desecación e inundación en saladares en función de las condiciones meteoceánicas.

Tarea A3. Implementación, calibración y validación del modelo en el lugar de estudio
La tarea A3 se centrará en la implementación de un modelo hidrodinámico estuarino de alta resolución espacial basado en mallas irregulares mediante el uso de Delft3D Flexible Mesh Suite 2021 y los datos topográficos y batimétricos LiDAR disponibles (resolución < 5m). Este modelo implementado será calibrado mediante su aplicación al estuario de Suances y su comparación con los datos obtenidos durante la campaña de campo realizada en la Tarea A1. También se utilizará toda la información disponible en las bases de datos existentes y en la bibliografía científica referida al estuario de Suances por el equipo de investigación. De esta forma, se validará el efecto de la inclusión de un tamaño de malla de alta resolución en el modelo hidrodinámico y se comparará con un modelo hidrodinámico más grueso, desentrañando el papel de las marismas y las calas mareales en la hidrodinámica. El resultado de esta tarea será un avance de los modelos hidrodinámicos numéricos existentes para estuarios la capacidad de replicar la dinámica de flujo de las marismas saladas con vegetación y los arroyos de marea.

Tarea B1. Estudio de campo: E. coli y Enterococos (agua y sedimento) en el lugar de estudio (Marisma salina 1)
La tarea B1 obtendrá la información para calibrar y validar el modelo de transporte euleriano en el lugar de estudio (Saladar 1). Para ello, se realizará una campaña de campo a lo largo del arroyo mareal (5 puntos: SS11 a SS15) en la marisma salobre 1. En todos los puntos de control, georreferenciados por GPS, se recogerán muestras de agua y de agua intersticial durante 3 periodos: una marea muerta y una marea viva en condiciones hidrológicas bajas y durante una condición meteorológica extrema. El número total de muestras de agua será de 360 (3 periodos * 12 veces * 5 puntos * 2 bacterias) mientras que, para las muestras de agua intersticial, será de 120 (3 periodos * 4 veces * 5 puntos * 2 bacterias). El número de muestras de agua intersticial es menor porque estas muestras sólo pueden recogerse durante las mareas bajas. Además, en las muestras también se medirán in situ variables fisicoquímicas: salinidad y temperatura. En el laboratorio, se medirán las siguientes variables bacteriológicas en el agua y en el agua intersticial: E. coli, Enterococos y concentraciones de sólidos en suspensión. Además, se recogerá sedimento superficial intermareal (10 cm superiores) en el Saladar 1, para realizar el mesocosmos (Tarea B2) con la granulometría característica de la zona de estudio. Las muestras de sedimento se esterilizarán en autoclave antes de ser utilizadas para destruir cualquier resto de meiobentos y microbiota. Todos los sedimentos se tamizarán a 2 cm para eliminar el macrobentos y se homogeneizarán.

Tarea B2. Mesocosmos para el cálculo de las tasas de mortalidad de E. coli y Enterococos (agua y sedimento)
La tarea B2 consistirá en la realización de un mesocosmos para determinar y parametrizar la influencia de la salinidad, temperatura, radiación solar y sólidos en suspensión sobre las tasas de mortalidad de E. coli y Enterococos en agua y agua intersticial, representando un avance respecto a los submodelos de degradación aplicados, actualmente, en la modelización bacteriológica. Este mesocosmos podrá evaluar los procesos en condiciones similares a las de los estuarios. E. coli y Enterococci se cultivarán en bandejas de ensayo con sedimento intermareal superficial (5 cm de espesor) y solución de agua dulce-salada (salinidad según el caso de ensayo). Las bandejas de ensayo estarán en una sala con condiciones controladas de temperatura y luz (fotoperiodo). Durante el periodo de cultivo, los nutrientes se suministrarán de forma homogénea en todas las bandejas de ensayo. Se dispondrán varias bandejas de ensayo en una sala con condiciones controladas, lo que permitirá obtener la variación inducida en las tasas de mortalidad durante un periodo suficiente para alcanzar el T90 (90% de las bacterias están muertas), debido a la combinación de las siguientes variables: temperatura, salinidad, sólidos en suspensión e intensidad luminosa en el agua y en el agua intersticial del sedimento. Se tendrán en cuenta tres valores de cada variable (de acuerdo con los rangos típicos de estuario obtenidos en el proyecto MORPHEUS). En cada una de las pruebas, las concentraciones de E. coli y Enterococos, para el agua y el agua intersticial, se muestrearán al menos 4 veces. Cada prueba se realizará por duplicado para minimizar las incertidumbres de medición. El número total de pruebas será de 1296 (4 variables3 niveles * 2 bacterias * 4 veces * 2 matrices = 648 en agua y 648 en agua intersticial). Los resultados de esta tarea serán una fórmula empírica de las tasas de mortalidad en el agua y en el agua intersticial de los sedimentos en función de la temperatura, la salinidad, la radiación solar y los sólidos en suspensión.

Tarea B3. Implementación, calibración y validación del modelo en el lugar de estudio (Saladar 1)
La Tarea B3 se centrará en la implementación de un modelo de transporte euleriano de alta resolución espacial (D-Water Quality) acoplado al modelo hidrodinámico (Tarea A3), considerando las tasas de mortalidad obtenidas en la Tarea B2. Este modelo implementado será calibrado mediante su aplicación al Pantano Salino 1 y su comparación con los datos obtenidos durante la campaña de campo realizada en la Tarea B1. También se utilizará toda la información disponible en las bases de datos existentes y en la bibliografía científica referida al estuario de Suances por el equipo investigador. De esta forma, se validará y comparará el efecto de la inclusión de un tamaño de malla de alta resolución en el modelo hidrodinámico y una nueva aproximación para las tasas de mortalidad de E. coli y Enterococos con un modelo de transporte más grueso, desentrañando el papel de las marismas y las calas de marea en el transporte euleriano con especial atención a los vertidos de aguas residuales. El resultado de esta tarea será un avance de los modelos eulerianos de transporte existentes para estuarios, incluyendo en un modelo la capacidad de replicar la dinámica de transporte y mezcla de las marismas con vegetación y los arroyos de marea, y las tasas de mortalidad de E. coli y Enterococos en agua y sedimentos. Ambos aspectos constituirán una ampliación de los modelos numéricos de calidad del agua existentes para los estuarios.

Tarea C1. Estudio de campo: Recogida mensual de residuos flotantes en el lugar de estudio (Marisma salina 2).
La tarea C1 obtendrá la información necesaria para calibrar y validar el modelo de transporte lagrangiano en el emplazamiento de estudio (Saladar 2). Para ello, se realizarán campañas de campo mensuales a lo largo del perímetro del Saladar 2 para recoger y contabilizar la llegada de restos flotantes (12 muestreos durante un año en marea baja). Para cada elemento recogido, se georreferenciará la ubicación mediante GPS con el fin de elaborar mapas de ausencia/presencia de restos. Además, se instalará una cámara autónoma 4K PTZ a la entrada del lugar de estudio (ver Figura 2) para capturar el número de elementos de entrada de escombros flotantes procedentes del caudal del río. Las cámaras tomarán vídeo del canal principal del estuario durante, al menos, 3 meses para capturar la variabilidad de las condiciones meteoceánicas y un episodio de condiciones meteorológicas extremas. A continuación, se procesarán, transformarán y corregirán todas las imágenes de vídeo para calcular el número de elementos que entran en el lugar de estudio (condición límite). Como resultado de esta tarea, se obtendrá un algoritmo para identificar los desechos flotantes que entran en un estuario a partir de imágenes de vídeo.
 Hito: Recogida mensual de restos flotantes en el lugar de estudio (Saladar 2) y obtención de algoritmo basado en video-imágenes para el recuento de restos flotantes.

Tarea C2. Desarrollo de un método para crear mapas 2D de varamientos
La tarea C2 consistirá en el desarrollo de un método para crear mapas de varamiento 2D basados en: (1) propiedades biofísicas de la marisma salobre (tipo de vegetación, densidad de vegetación, composición del sedimento superficial, tiempos de secado e inundación, salinidad media, temperatura media,…), (2) propiedades físicas de los restos flotantes (tamaño, forma, masa,…), y (3) morfología de la marisma salobre (geometría, pendientes, curtosis, batimetría,…), lo que supone un avance respecto a los enfoques de modelización actuales. Para llevar a cabo esta tarea, se integrará la información obtenida en la Tarea A1, Tarea A3 y Tarea C1 para generar un modelo de distribución potencial (PDM) de los restos flotantes que en un futuro pueda alimentar los modelos lagrangianos de transporte en estuarios. Cabe destacar que, aunque esta metodología se genera en el Saladar 2 por su idoneidad y conocimiento del mismo, tiene un marcado carácter universal y su aplicación es extrapolable a cualquier zona estuarina del mundo. Para ello, se utilizará el método de máxima entropía (MaxEnt). Este programa informático, basado en el aprendizaje automático, modela la probabilidad de varada para un determinado residuo minimizando la entropía relativa entre dos funciones de densidad de probabilidad: una estimada a partir de los datos de presencia y otra estimada a partir de los parámetros ambientales de la zona de estudio. Además, se adapta bien a muestras de pequeño tamaño y puede automatizarse para la producción de un gran número de modelos. El modelo se entrenará con el 70% de los puntos de muestreo con datos de presencia de restos flotantes, validándose con el 30% restante. En el proceso, MaxEnt establece relaciones estadísticas entre las variables ambientales (predictores) y la presencia de restos flotantes (respuesta), generando un modelo que expresa la probabilidad de que los restos flotantes estén varados en un lugar en función de los valores de las variables ambientales. La bondad de ajuste del modelo se estimará mediante el estadístico AUC (área bajo la curva), que debe ser superior a 0,75.

Tarea C3. Implementación, calibración y validación del modelo en el lugar de estudio (Saladar 2)
La Tarea C3 se centrará en la implementación de un modelo de transporte lagrangiano de alta resolución espacial acoplado al modelo hidrodinámico (Tarea A3), considerando el mapa de varamiento 2D obtenido en la Tarea C2. Este modelo implementado será calibrado mediante su aplicación al Pantano Salino 2 y su comparación con los datos obtenidos durante la campaña de campo realizada en la Tarea C1. También se utilizará toda la información disponible en las bases de datos existentes y en la bibliografía científica referida al estuario de Suances por el equipo investigador. De esta forma, se validará el efecto de la inclusión de un tamaño de malla de alta resolución en el modelo hidrodinámico y un nuevo enfoque para el varamiento de los residuos flotantes y se comparará con un modelo de transporte más grueso, desentrañando el papel de las marismas y las calas de marea en el transporte lagrangiano con especial atención a los residuos flotantes. El resultado de esta tarea será un avance de los modelos de transporte lagrangiano existentes para estuarios, incluyendo en un modelo la capacidad de replicar la dinámica de transporte y mezcla de las marismas salinas con vegetación y los arroyos de marea, y las propiedades de varada de los desechos flotantes. El resultado de esta tarea será un avance de los actuales modelos lagrangianos de transporte para estuarios, incluyendo en un modelo la capacidad de reproducir la dinámica de transporte y mezcla de las marismas con vegetación y las calas de marea, así como las propiedades de varada de los desechos flotantes. Ambos aspectos constituirán una ampliación de los actuales modelos numéricos de calidad del agua para estuarios.

Tarea D1. Escenarios de modelos para evaluar las implicaciones de las condiciones hidrológicas medias
Los modelos estuarinos calibrados y validados (Tareas A3, B3 y C3) se utilizarán para evaluar la hidrodinámica y el transporte del estuario de Suances teniendo en cuenta (1) la dinámica de flujo de las marismas saladas con vegetación y los arroyos de marea, (2) las tasas de mortalidad de E. coli y Enterococos en agua y sedimentos, y (3) las propiedades de varada de los restos flotantes durante un periodo de un año utilizando condiciones hidrológicas medias. El impacto de estos aspectos clave tanto en la hidrodinámica como en el transporte se analizará por comparación con el mismo periodo de tiempo utilizando un modelo hidrodinámico estuarino más grueso acoplado a un modelo de transporte euleriano con sólo las tasas de mortalidad en el agua y a un modelo de transporte lagrangiano con sólo líneas de varada 1D (sistema binario 0=no varada y 1=varada). Finalmente, se realizará una selección y clasificación de los principales patrones hidrodinámicos y de transporte estuarino mediante técnicas de clustering y ordenación (k-means y SOM) utilizando tecnologías TensorFlow.

Tarea D2. Modelizar escenarios para evaluar las implicaciones de condiciones meteorológicas extremas
Las marismas y los arroyos mareales están situados en zonas intermareales, áreas sensibles a las corrientes ambientales y a la variación del nivel del agua. Por lo tanto, de forma similar a la Tarea D1, se analizarán las implicaciones de la dinámica del flujo de las marismas saladas con vegetación y los arroyos de marea, las tasas de mortalidad de E. coli y Enterococos en el agua y el sedimento, y las propiedades de varada de los residuos flotantes en la hidrodinámica y la calidad del agua para eventos extremos como sequías y periodos de inundación, correspondientes a periodos de retorno de 10 y 20 años. Finalmente, se realizará una selección y clasificación de los patrones extremos hidrodinámicos y de transporte estuarino mediante técnicas de agrupamiento y ordenación (k-means y SOM) utilizando tecnologías TensorFlow.

Tarea D3.Escenarios modelo para evaluar las consecuencias del cambio climático
Se evaluarán mediante modelización numérica las posibles consecuencias del cambio climático en las marismas y calas de marea y su impacto en la hidrodinámica del estuario y el transporte de contaminación bacteriológica y residuos flotantes.En primer lugar, se evaluará la modificación de los mapas 2D de varamiento debida al cambio climático.A continuación, se analizará este efecto mediante la comparación entre las distribuciones de varamiento actuales/futuras en la Marisma Salina 2. Además, se evaluará el efecto del cambio climático mediante el análisis de los escenarios RCP4.5 y RCP8.5 recogidos en el IPCC para analizar el cambio climático a mediados de siglo.En estos escenarios se tendrán en cuenta los cambios asociados a la subida del nivel del mar, la temperatura y las precipitaciones. Se analizarán los eventos extremos de inundaciones y sequías con periodos de recurrencia de 10 y 20 años para los escenarios RCP4.5 y RCP8.5.De forma análoga a las tareas D1 y D2, se evaluarán los escenarios para un año hidrológico medio y las condiciones meteorológicas extremas sujetas a las variaciones del cambio climático con el fin de comparar la situación actual con las posibles modificaciones. Finalmente, se realizará una selección y clasificación de los patrones extremos hidrodinámicos y de transporte estuarino mediante técnicas de agrupamiento y ordenación (k-means y SOM) utilizando tecnologías TensorFlow.

En este paquete de trabajo se llevará a cabo la transferencia y difusión de los avances científico-tecnológicos logrados a lo largo de la investigación.

En primer lugar, se mostrarán en una memoria ejecutiva los principales hitos alcanzados en la investigación y los resultados del proyecto. Por otra parte, la transferencia de resultados se realizará mediante los siguientes canales de comunicación:

(1) Transferencia directa de los resultados obtenidos a las autoridades que determine el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades del Gobierno de España; y

(2) Transferencia indirecta de resultados y herramientas a proyectos de I+D+i nacionales e internacionales y proyectos de desarrollo tecnológico.

En cuanto a la difusión de los resultados del proyecto, ésta se llevará a cabo mediante

(1) Publicación de los resultados en revistas de ámbito nacional e internacional de impacto científico incluidas en el apartado 4;

(2) Presentación en congresos nacionales e internacionales;

(3) Publicación de resultados, como es habitual en el equipo investigador, en un portal web; y

(4) Elaboración de un folleto informativo anual que muestre el desarrollo del proyecto en el portal web del proyecto.En este folleto se hará un seguimiento de las actividades desarrolladas, se mostrarán los resultados obtenidos y se incluirán los productos del proyecto (publicaciones, comunicaciones, posters, etc.).

El equipo de investigación participa en cursos de postgrado, estrechamente relacionados con el presente proyecto, tales como: Fundamentos de Modelización Ambiental, Procesos de Transporte y Mezcla, Ecología, e Instrumentos de Impacto Ambiental y Gestión Medioambiental. En consecuencia, los resultados más significativos del proyecto se incluirán en estos cursos.