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La clorofila-a es el indicador de biomasa algal que más se usa para describir el estado trófico de un cuerpo de agua, y se puede estimar desde satélite porque ese pigmento absorbe en el rojo y refleja en el borde del infrarrojo. Lo delicado no es calcularla: es elegir el modelo. Sobre un mismo embalse, dos modelos publicados pueden dar medias que difieren en órdenes de magnitud.
Este artículo explica cómo se elige, qué se puede afirmar con y sin muestras locales, y cómo se traduce todo eso en una conversación sobre eutrofización.
La pregunta suele llegar de tres perfiles distintos: quien opera una potabilizadora y ve cambios en el agua bruta, quien gestiona un embalse y tiene que informar de su estado, y quien investiga un episodio de mortandad o de olor y sabor. Los tres necesitan lo mismo: una serie larga y un criterio claro de qué se puede afirmar.
Lo que el sensor registra es color. De ese color se estima la concentración de clorofila-a, y de ella se deduce un estado trófico aplicando una clasificación, como el índice clásico que sigue siendo la referencia del sector [1].
Conviene ser explícito con esa cadena porque marca lo que se puede prometer. El sensor observa radiancia; tras la corrección atmosférica queda la reflectancia que sale del agua; de ahí un modelo estima clorofila; y de la clorofila, una clasificación da estado trófico. Cada eslabón añade su propia incertidumbre.
Son dos pasos con incertidumbres distintas. La estimación depende del modelo y de la corrección atmosférica; la clasificación añade el criterio de los umbrales. Presentar el segundo sin explicar el primero es la fuente más común de conclusiones exageradas.
Hay una tercera capa que conviene nombrar: la decisión. Un gestor no actúa sobre una concentración, actúa sobre una clasificación o sobre una tendencia. Por eso el entregable útil no es un número suelto, sino la serie con su contexto: qué rango es habitual en ese embalse, qué episodios destacan y hacia dónde va la tendencia.
Conviene además recordar que la clorofila es un indicador de biomasa, no de toxicidad. Una floración con clorofila alta puede ser inofensiva, y un episodio tóxico puede no destacar en clorofila.
Antes de entrar en bandas, una advertencia práctica: la clorofila estimada desde satélite corresponde a la capa superficial. Si el embalse está estratificado y el máximo de biomasa está a varios metros, la imagen no lo ve, y eso condiciona la comparación con una muestra integrada en profundidad.
La clorofila tiene dos rasgos ópticos aprovechables: absorbe con fuerza en el rojo, hacia 665 nm, y produce un pico de reflectancia en el borde del infrarrojo, hacia 700 nm. La relación entre esas dos zonas es la base de casi todos los modelos para aguas interiores.
Sentinel-2 ofrece bandas en ambas posiciones, con píxeles de 10 y 20 m [4], lo que lo hace especialmente adecuado para embalses. Las misiones Landsat, sin banda en el borde del rojo, obligan a modelos distintos, normalmente basados en cocientes del visible; a cambio aportan un archivo mucho más largo [5].
Esa diferencia de sensores tiene una consecuencia práctica: una serie que empieza en los años de Landsat y continúa con Sentinel-2 no es homogénea. O se armoniza con cuidado y se declara, o se presentan dos series separadas.
Los algoritmos de clorofila se ajustan sobre cuerpos de agua concretos, con su mezcla propia de algas, sedimento y materia orgánica disuelta. Fuera de ese contexto, pueden comportarse mal.
En aguas oceánicas, los modelos basados en cocientes de bandas azul y verde funcionan razonablemente. En aguas interiores la cosa se complica: el sedimento y la materia orgánica disuelta alteran el color y obligan a usar el rojo y el borde del infrarrojo, donde la señal de clorofila es más específica.
Por eso, cuando no hay muestras locales, la pregunta no es «qué modelo es el bueno» sino «qué modelos son compatibles entre sí sobre esta agua».
En diez años de calidad de agua de un embalse aplicamos ese procedimiento sobre un embalse de abasto urbano, con imágenes desde 2013 y sin acceso a ninguna analítica.
Los dos modelos descartados daban medias imposibles: uno de 36 µg/L con máximos de casi 16.000, y otro de más de 22.000 µg/L. No hacía falta ninguna muestra para saber que estaban fuera de rango.
Con la familia coherente, las cifras quedaron así: media de 6,64 µg/L en el primer periodo, mínimo de 4,59 µg/L y un máximo individual de 28,9 µg/L en un episodio puntual. El embalse se mantiene mesotrófico en todo el periodo y no cruza el umbral eutrófico de referencia en la media, aunque algunos puntos lo superan en episodios.
Un mapa de clorofila no se lee por su valor medio, sino por su forma.
Gradiente desde los aportes. Lo normal es encontrar más biomasa cerca de las entradas de agua con nutrientes y menos en la zona de presa, donde el agua es más profunda y se renueva.
Acumulación por viento. Las floraciones se apilan en la orilla de sotavento. Un episodio puede parecer generalizado y estar concentrado en una franja.
Brazos con comportamiento propio. Los brazos poco renovados suelen adelantarse al resto del vaso, y son buenos indicadores tempranos.
Zonas someras. Vigilar que lo que se interpreta como biomasa no sea señal del fondo, sobre todo en orillas.
Esa lectura espacial es lo que distingue un producto útil de un número por fecha, y es también lo que permite elegir dónde poner un punto de muestreo si después se hace campaña.
Cuatro factores explican la mayoría de los resultados raros.
El sedimento. En aguas turbias, la señal de las partículas minerales se solapa con la de la clorofila. Estimar ambas cosas a la vez, con algoritmos específicos de turbidez [3] [6], ayuda a interpretar cuál domina.
La materia orgánica disuelta. Oscurece el azul y desplaza el color del agua sin que haya más algas.
El fondo. En zonas someras, la señal del fondo se confunde con la del agua y produce valores altos falsos en las orillas.
La corrección atmosférica. Sobre agua, la mayor parte de la señal que llega al sensor es atmósfera, y un error ahí se traslada íntegro a la estimación.
Los cuatro se gestionan con máscaras, con la elección de banda y con criterio; ninguno se resuelve cambiando de modelo.
Sin muestras no hay validación en sentido estricto, pero sí hay tres controles que dan solidez.
Coherencia entre modelos. Varias formulaciones independientes que describen el mismo comportamiento temporal.
Coherencia entre parámetros. La clorofila y la transparencia salen de bandas distintas y de modelos distintos; si suben y bajan de forma compatible, el resultado se sostiene. La tradición de modelos de transparencia sobre imagen viene de redes de lagos con monitoreo denso [2].
Coherencia con la física del sistema. El patrón espacial debe tener sentido: más biomasa en las zonas de aporte y menos en las de mayor profundidad y renovación.
Cuando los tres controles apuntan en la misma dirección, se puede hablar de comportamiento y de tendencia. Lo que no se puede es presentar el valor absoluto como si fuera una analítica.
El vocabulario importa, porque tiene consecuencias.
«El embalse está eutrofizado» es una afirmación sobre estado, que exige umbrales y datos defendibles.
«La clorofila estimada ha subido de forma sostenida» es una afirmación sobre tendencia, que la serie satelital sostiene bien.
«Hay un episodio en la zona oeste» es una afirmación espacial y temporal, la más segura de las tres.
Con imagen sin calibrar conviene quedarse en las dos últimas y ser explícito sobre la primera. Es lo que permite usar el trabajo en una discusión técnica sin que se caiga a la primera pregunta.
En un embalse en operación, lo habitual es una entrega mensual con mapas por fecha útil y series por punto, más un informe breve que señale los episodios del periodo.
Cuando el encargo es un diagnóstico histórico, la entrega es única: la serie completa desde el inicio del archivo, con el análisis de tendencia y de estacionalidad, y la nota metodológica con los modelos aplicados.
En ambos casos conviene exigir los datos en formato abierto —series en CSV y mapas en GeoTIFF—, la lista de fechas descartadas y el criterio de descarte. Es lo que permite continuar el trabajo más adelante, con el mismo proveedor o con otro.
Si existe la posibilidad de tomar aunque sean unas pocas muestras, conviene aprovecharla bien.
La regla es sencilla: simultáneas al paso del satélite —el mismo día, mejor la misma franja horaria—, repartidas por el vaso y cubriendo el rango, desde la zona más limpia a la de mayor biomasa. Con ocho o diez bien elegidas se puede ajustar un modelo local que mejora mucho las cifras absolutas.
Y hay una segunda utilidad, menos obvia: las muestras sirven para comprobar si el modelo elegido sin calibrar estaba sesgado y en qué dirección, lo que permite reinterpretar toda la serie histórica sin repetir el trabajo.
Se detecta biomasa algal a través de pigmentos. Identificar grupos o toxinas exige laboratorio; el satélite señala dónde y cuándo muestrear.
Depende del sensor: con píxeles de 10 a 20 m se pueden seguir vasos pequeños; con 30 m, solo cuerpos medianos o grandes.
Con cada escena útil, condicionada por nubosidad. En temporada húmeda pueden faltar varias semanas seguidas.
No para empezar. Unas pocas muestras simultáneas a una pasada mejoran mucho las cifras absolutas, pero la serie histórica se puede construir sin ellas.
Con el mismo modelo y el mismo procesado, sí, y es una de las aplicaciones más útiles para un gestor con varias infraestructuras: ordenar por estado y priorizar. El detalle de qué parámetros se pueden estimar está en turbidez con Sentinel-2.
Para priorizar, vigilar y detectar cambios, sí. Para un valor con efecto legal, hace falta muestreo, como explicamos en satélite frente a muestreo de agua.
La clorofila estimada desde satélite describe muy bien cómo se comporta un cuerpo de agua en el tiempo y en el espacio, y con mucha menos certeza cuánto hay exactamente. Distinguir esas dos cosas es lo que hace útil el trabajo. Qué se puede medir en su embalse se revisa antes de cotizar en el servicio de calidad de agua, y el panorama de parámetros está en qué puede medirse de calidad de agua por satélite.
Fuentes
Imagen de portada: NOAA, floración algal en el lago Erie (dominio público), recortada y tratada.
Autor
M.Sc. Eimy Ramírez Ponce
Ingeniero geofísico. Maestro en Ciencias del Mar y Limnología por la UNAM.
Publicado el
Agua
Qué parámetros de calidad del agua se pueden estimar desde satélite, con qué incertidumbre, cada cuánto y en qué se diferencian de un análisis de laboratorio.
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