La pregunta de partida no era cómo medir mejor, sino qué se puede afirmar cuando no hay datos de campo. El resultado es una guía de trabajo para estudios cualitativos y semicuantitativos de calidad del agua con teledetección, aplicada a un embalse de abasto sobre el que existen diez años de imágenes y ninguna campaña de muestreo coincidente.
Un embalse de abasto de una ciudad grande, en una cuenca urbana. Lo que se quiere saber es si su estado trófico empeora, dónde empieza a empeorar dentro del vaso, y con cuánta antelación se nota. Lo que hay disponible son imágenes Landsat desde 2013.
No hay laboratorio, ni boyas, ni campañas. Eso obliga a cambiar la pregunta: en lugar de calibrar un modelo contra medidas propias, se aplican modelos ya publicados y validados por otros autores, se comprueba cuáles son coherentes entre sí sobre esta agua concreta, y se trabaja con el consenso de los que sobreviven a esa criba.
Se aplicaron diez modelos de regresión de clorofila-a publicados en la literatura sobre la misma imagen. Dos se descartaron de entrada por producir valores imposibles: uno da una media de 36 µg/L con máximos de 15 906, y otro una media de 22 460 µg/L. Un modelo ajustado sobre otra agua puede salirse de rango en ésta, y eso se ve sin necesidad de medir nada.
De los ocho restantes, el análisis de correlación separa dos familias. Cinco modelos correlacionan entre sí por encima de 0,94 y describen el mismo campo; los otros tres forman un grupo aparte. La cifra publicada es la media de esos cinco, que es lo más parecido a un consenso que se puede construir sin datos propios.
Para la profundidad del disco de Secchi se adoptaron los modelos de Kloiber, que son los que mejor se comportan sobre estas aguas.
Sobre las dos variables se calculó además un índice espectral de estado trófico (WQI), con la clasificación de Carlson como referencia.
Sin muestras de agua no hay validación posible en sentido estricto. Lo que sí hay es un control interno: clorofila y transparencia son dos magnitudes físicas que tienen que moverse en sentido contrario, y aquí se estiman con modelos distintos a partir de bandas distintas.
Correlacionan a r = −0,73 sobre 26 fechas. Más algas, menos transparencia, con la fuerza que cabría esperar. Eso no demuestra que las cifras absolutas sean correctas, pero sí que el campo que describen es consistente, que es la condición mínima para publicar cualquiera de las dos.
Conviene decir también lo que no se encontró: entre los meses de lluvia y los de seca, la diferencia en estas series de ocho puntos no es significativa (p = 0,49 en clorofila y 0,45 en Secchi). La estacionalidad que sí se ve en los mapas es un patrón espacial —qué parte del vaso empeora— y no un cambio en la media del embalse.
Para 2023 y principios de 2024 se procesaron todas las imágenes sin nubes, no dos al año. La secuencia enseña algo que la serie anual esconde: la calidad cambia de una imagen a la siguiente, en semanas, según el tiempo y según lo que llegue al embalse. Entre el 18 de enero y el 19 de febrero de 2023 el vaso pasa de oligotrófico casi entero a mesotrófico en su mitad occidental.
De 2013 a 2022 se procesaron dos imágenes por año, una del periodo lluvioso y otra del seco. El realce de color es el de cada mapa original, no uno común a todos: cada panel se lee por dentro —dónde está lo mejor y lo peor de ese día— y no comparando su color con el del panel de al lado. La fecha de cada imagen va impresa dentro del propio panel.
| Producto | Formato |
|---|---|
| Mapas de clorofila-a, Secchi e índice trófico por fecha | GeoTIFF georreferenciado |
| Series temporales en los puntos de control | CSV |
| Comparación de modelos y matriz de correlación | CSV |
| Informe con la metodología y las comprobaciones | Markdown y PDF |
Este documento presenta una estimación por teledetección, no un análisis de laboratorio. No sustituye la vigilancia sanitaria del agua de abasto ni constituye una certificación de potabilidad.
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