Sumérgete en el fascinante mundo del big data ambiental y aprende cómo su poder oculto está transformando el medio ambiente para bien.
En un mundo donde la tecnología y la naturaleza se entrecruzan cada vez más, el big data ambiental emerge como una fuerza transformadora capaz de moldear el futuro de nuestro planeta. A medida que nos enfrentamos a desafíos medioambientales sin precedentes, desde el cambio climático hasta la pérdida de biodiversidad, la necesidad de soluciones innovadoras y eficaces nunca ha sido tan crítica. Aquí es donde entra en juego el big data ambiental, un campo emergente que aprovecha el poder del análisis de grandes volúmenes de datos para ofrecer insights reveladores sobre el estado de nuestro entorno.
En este post podrás leer:
Qué es el Big Data Ambiental
El término “Big Data” se refiere al conjunto de tecnologías que permite analizar descomunales volúmenes de datos de forma rápida y veraz -algo impensable hace no tanto- y aprovecharlos así en innumerables aplicaciones. El medio ambiente también se beneficia de ello: Es el “Big Data Ambiental”.
Los datos provienen de diversas fuentes y sistemas: Estaciones de calidad del aire, cámaras de vídeo, aplicaciones y redes inteligentes (Smart Cities y Smart Grids), sistemas de teledetección como satélites, aviones o drones, Sistemas de Información Geográfica (SIG) con datos geoespaciales, como mapas y coordenadas, computación en la nube (cloud computing) o sensores “IoT” (Internet de las Cosas). Y si a ello se le une el potencial de la Inteligencia Artificial (IA), los resultados pueden ser aún más espectaculares.
Los datos se organizan, analizan y utilizan para extraer patrones y tendencias que pueden aplicarse y contribuir a mejorar el medio ambiente, la biodiversidad y el futuro del planeta, reduciendo nuestra huella ambiental. Lo vemos a continuación.
Cómo ayuda el big data al medio ambiente, la biodiversidad y el futuro del planeta
Estas son algunas de las principales aplicaciones del “Big Data Ambiental”:
- Luchar contra el cambio climático: El análisis de datos climáticos de todo tipo contribuye a prever tendencias y tomar mejores medidas de adaptación y mitigación.
- Mejorar la calidad de vida en las ciudades: La medición de los niveles de contaminación en tiempo real ayuda a la toma de acciones. La optimización del transporte público y de la circulación urbana para reducir el impacto de la movilidad, el aumento de la eficiencia en el consumo de la energía o el agua, o la mejora de la planificación urbana son algunos de los beneficios de las Smart Cities y las Smart Grids.
- Optimizar la gestión del agua: Se detectan fugas, se estiman las posibles variaciones hídricas futuras, se vigila la calidad del agua, etc.
- Ayudar a una agricultura más sostenible: Los agricultores pueden conocer mejor el estado de sus cosechas, la presencia de plagas o enfermedades, usar de la forma más eficiente los recursos, adelantarse a posibles fenómenos meteorológicos adversos, etc.
- Contribuir a conservar la biodiversidad: Conocer el estado y evolución de los hábitats, los ecosistemas, y las especies que los habitan contribuye a su protección. Por ejemplo, se realiza un seguimiento preciso desde la evolución de la deforestación, la sequía, u otros cambios ambientales, hasta las especies en peligro, como tortugas marinas, pandas gigantes, águilas calvas, rinocerontes negros, orangutanes, ballenas jorobadas, etc. para conocer su estado y ayudarlas a combatir sus amenazas. Asimismo, se pueden encontrar ubicaciones óptimas para áreas protegidas, y lograr las mejores medidas de restauración ecológica.
Ejemplos destacados de buenas prácticas del Big Data Ambiental
Un grupo de expertos en Big Data Ambiental de universidades, empresas y centros de investigación de todo el mundo se reunió en Linkedin para destacar cuáles son las formas más innovadoras de utilizar los datos para la sostenibilidad medioambiental. En sus contribuciones destacaron los siguientes ejemplos:
- Circulytics: Herramienta desarrollada por la Fundación Ellen MacArthur y que utiliza datos para medir y mejorar la economía circular de organizaciones, productos y servicios.
- FarmBeats: Proyecto desarrollado por Microsoft, utiliza datos de sensores, drones, satélites y computación en la nube para proporcionar a los agricultores información procesable sobre la salud del suelo, el crecimiento de los cultivos y el uso del agua, como explican en este vídeo:
- Global Carbon Project: Utiliza datos para monitorear y comunicar las fuentes y sumideros de dióxido de carbono, metano y otros gases de efecto invernadero, lo que informa las políticas y acciones frente al cambio climático.
- iNaturalist: Aplicación de ciencia ciudadana que permite a los usuarios registrar e identificar las plantas y animales que encuentran, contribuyendo a una base de datos global de datos de biodiversidad. Hasta la fecha, cuenta con más de siete millones de personas inscritas, y más 178 millones de observaciones realizadas.
- REopt Lite: Herramienta desarrollada por el Laboratorio Nacional de Energía Renovable de Estados Unidos (NREL), utiliza datos para evaluar la viabilidad técnica y económica de proyectos de energía renovable para edificios y sitios.
- Wildlife Insights: Proyecto que utiliza cámaras trampa, computación en la nube e IA para recopilar y analizar millones de imágenes de animales en la naturaleza, proporcionando información sobre su comportamiento, distribución y estado.
¿Conocías todas estas aplicaciones del Big Data Ambiental? ¿Qué te parecen? ¡Cuéntanoslo!