Mejorar los modelos climáticos es posible gracias a unos nuevos mapas de usos y cubiertas del suelo de alta resolución

¿Cuántos kilómetros cuadrados de bosques, cultivos o construcciones hay en la superficie de la Tierra? Saberlo es indispensable para calcular los gases de efecto invernadero que se emiten a la atmósfera y pronosticar cómo cambiará el clima del planeta en las próximas décadas. Sin embargo, la resolución espacial de los mapas que contienen esta información suele ser demasiado baja, lo que no permite seguir con precisión la deforestación o el crecimiento agrícola y urbano a pequeña escala y da lugar a errores significativos. Un proyecto impulsado por la Agencia Espacial Europea (ESA) en el que han participado los investigadores del CREAF Lluís Pesquer y Cristina Domingo, ha publicado unos nuevos mapas de usos y cubiertas del suelo con una resolución diez veces superior a los hasta ahora existentes. De ellos se espera que mejoren la precisión de las predicciones climáticas.

Los nuevos mapas de usos y cubiertas del suelo tiene una resolución diez veces superior a los mapas anteriores

El proyecto se ha centrado en tres territorios especialmente relevantes para predecir cómo cambia el clima, como son la selva tropical del Amazonas, las tierras áridas del Sahel y la zona de transición entre la taiga y la tundra en Siberia, relacionados respectivamente con la deforestación, la desertificación y el deshielo. Los nuevos mapas pasan de los 300 a los 30 metros de resolución espacial y muestran los cambios en las cubiertas del suelo de estas zonas cada 5 años, desde 1990 hasta el 2019. Además, se ha generado una cartografía estática de 2019 con una resolución de 10 metros en un área más amplia de los 3 territorios. Este detalle permite clasificar en categorías muy precisas los tipos de cubiertas del suelo en parcelas de hasta 100 metros cuadrados, desvelando carreteras, construcciones, riachuelos y zonas deforestadas hasta ahora indetectables por los mapas de 300 metros. Basándose en los resultados de estas zonas y las necesidades de los propios modalizadores climáticos, se están evaluando nuevas posibles zonas de estudio en Asia, Filipinas o Malasia.

Mapa interactivo que muestra les tres zones cartografiadas sobre la superfície de la Tierra. Fuente: ESA Climate

Estos mapas clasifican de manera automática si una superficie está cubierta por árboles, matorrales, cultivos o edificios y, lo que es más importante, permiten cuantificar estas áreas. Además, permiten analizar los cambios históricos en una misma zona y comparar la situación actual con la de hace 5, 10 o 20 años para establecer tendencias.

 Los mapas de cubiertas de suelo de alta resolución son uno de los productos de la Iniciativa del Cambio Climático de la ESA, que está elaborando registros de datos globales sobre las 26 Variables Climáticas Esenciales. Estas variables son los factores físicos, químicos o biológicos que son imprescindibles para caracterizar el clima de la Tierra, como por ejemplo la temperatura superficial, el ozono o el nivel del mar. Cada una de ellas es un ingrediente necesario para hacer pronósticos sobre el clima a gran escala e informar a la comunidad internacional.

Mapas de 3 territorios que más afectan al clima

En el Amazonas la deforestación está provocando que la superficie dedicada a cultivos y praderas aumente considerablemente en sustitución del bosque, con consecuencias en la erosión del suelo, la disminución de la fotosíntesis y la reducción de los stocks de carbono. Gracias a estos nuevos mapas de alta resolución es posible, por ejemplo, distinguir la presencia de nuevas carreteras y observar cómo en los años posteriores a su construcción, el bosque desaparece a favor de los cultivos.

“Lo que pasa en el Amazonas no solo afecta a quienes viven allí, que ya sería suficientemente importante, sino que acaba influyendo a todo el planeta. Es una zona clave para predecir los cambios del clima a través de modelos de circulación atmosférica."

LLUÍS PESQUER, investigador del CREAF en el grupo de GRUMETS, especializado en teledetección.

El caso del Sahel, un territorio de transición entre el desierto del Sahara y la sabana, es especialmente relevante para los modelos climáticos, ya que afecta a las dinámicas de los Monzones. Puede observarse cómo las sequías recurrentes desplazan la vegetación con poca capacidad de adaptarse, convirtiendo los escasos bosques dispersos en matorrales. Asimismo, algunas áreas de vegetación dispersa se acaban destinando a cultivos y finalmente urbanizando. “Es un pez que se muerde la cola, ya que el principal desencadenante de los cambios en las cubiertas son las condiciones climáticas cada vez más extremas y, a su vez, estos cambios vuelven a impactar en el clima”, explica Lluís Pesquer, a quien este proceso recuerda al problema de aridificación que podemos encontrar en el sur de España.

En Siberia, en cambio, es clave detectar cómo el aumento de las temperaturas asociadas al cambio climático provoca la pérdida del permafrost, el hielo permanente que, al desaparecer, libera grandes cantidades de carbono a la atmósfera contribuyendo muy negativamente al efecto invernadero y al cambio climático. El desplazamiento hacia el norte de este hielo viene acompañado del movimiento de bosque y matorrales en la misma dirección. “Esta zona es especialmente problemática debido a la falta de imágenes ópticas de satélites debida a la alta cubierta nubosa y pocas horas de luz durante la mitad del año, que intentamos compensar con imágenes de radar”, destaca Cristina Domingo, también investigadora del CREAF y del grupo GRUMETS.

Las nubes, el gran enemigo

La gran mejora en la resolución viene a costa de una gran dificultad de computación y un elevado coste económico. Para generar estos mapas se parte de un banco inmenso de datos de teledetección que se clasifican utilizando inteligencia artificial. “Hay que entrenar al sistema indicando qué zonas son cultivos, árboles o edificios de manera manual, para que al final el clasificador acabe tomando una decisión de forma autónoma. Cuanta más información le des, mejor.”, aclara Domingo.  No tener suficientes imágenes hace que la IA no tenga la información que necesita y que la clasificación sea menos precisa. Obtener mapas anteriores a 2015 conlleva muchos problemas que aumentan cuanto más se quiere retroceder en el tiempo, debido a las limitaciones en la tecnología de la época. Aun así saber cómo era la situación, por ejemplo, en 1990 es muy esencial para estudiar el cambio global.

“Hay que entrenar al sistema indicando qué zonas son cultivos, árboles o edificios de manera manual, para que al final el clasificador acabe tomando una decisión de forma autónoma. Cuanta más información le des, mejor.”

CRISTINA DOMINGO, investigadora del CREAF en el grupo GRUMETS.

En ocasiones las nubes bloquean la mirada de los satélites ópticos dificultando la tarea de los investigadores

Por si fuera poco, las nubes son el gran enemigo que dificulta la tarea de los investigadores. Los satélites ópticos giran alrededor de la Tierra por encima de estas y en ocasiones bloquean su mirada. Si fuera posible tener una imagen al día, sería sencillo encontrar días despejados, pero los satélites actuales de la flota Sentinel que tienen una resolución espacial suficiente, adquieren imágenes cada 4 días y sólo desde 2016, cuando se pusieron en órbita. “Un sensor que toma imágenes cada día, aunque haya nubes, acaba encontrando una pequeña ventana temporal por la que mirar. Si tienes una fotografía cada quince días, como pasa antes de 2016, y justo ese día está nublado, te quedas sin nada hasta la próxima oportunidad. Quizás hay periodos de más de medio año sin imágenes”, explica Pesquer. 

Comparativa del cambio de resolución entre los antiguos mapas de usos y cubiertas del suelo (derecha, 300 metros) y los nuevos (izquierda, 10 metros). Imágenes adaptadas de la ESA.

Para solucionar el problema de las nubes se suelen complementar las imágenes de estos satélites ópticos con mediciones de satélites de radar. Estos pueden atravesar las nubes, pero no generan una imagen sino un mapa de texturas, que aunque no es suficiente por sí solo, sí ayuda a diferenciar entre un bosque o una plantación, por ejemplo. Además, en períodos temporales anteriores se intentan aprovechar las imágenes de otros satélites ópticos para poder construir los mapas de alta resolución.

Simular los cambios en el clima

En este momento el objetivo de los investigadores es hacerse eco de los resultados de esta primera fase del proyecto y recibir feedback de modalizadores del clima. En el propio proyecto se realizan simulaciones con modelo llamado ORCHIDEE, que están empezando a demostrar que utilizando estos nuevos mapas como ingrediente, por ejemplo, los cálculos de balance de agua y energía son más precisos. A partir de las necesidades de estos modalizadores se continuará con el mapeado de alta resolución de otras partes de la Tierra.