14 ago 2019
Un algoritmo para predecir mortandad de peces
8:00 a.m. | 
Publicado por
Eco Sitio |
La Voz del Interior (14/08/2019)
Crean un modelo para predecir mortandad de peces en los embalses
Lo desarrollaron investigadores de la Universidad Nacional de Río Cuarto. Puede anticipar brotes de una enfermedad que mata a una especie de mojarra en los lagos.
En los últimos años se registraron varios casos de mortandad masiva de peces en varios embalses de Córdoba. Uno de los más graves se produjo en 2017 en el Embalse del Río Tercero.
En la Universidad Nacional de Río Cuarto (UNRC) se determinó luego de que, en ese caso, murieron por una enfermedad llamada Saprolegniasis, producida por un hongo. Esa patología –se explicó– afecta la piel de los peces y les genera dificultades para nadar y alimentarse y hasta la muerte por fallas en el metabolismo y en los mecanismos de regulación.
Según los investigadores de la UNRC, las especies más vulnerables a ese hongo son dos tipos de mojarras “cola colorada”, científicamente denominadas Astyanax eigenmanniorum y Astyanax fasciatus.
Ahora, para estimar la probabilidad de nuevos brotes de Saprogenia parasitica, un equipo de la UNRC diseñó un modelo matemático de predicción que combina algoritmos e imágenes satelitales.
Según explicaron, la enfermedad tiende a ocurrir de manera estacional durante los meses invernales y ante la presencia de distintos factores. La baja temperatura del agua es una de las variables desencadenantes, ya que crea las condiciones favorables para la rápida proliferación de ese hongo.
Con información de campo e imágenes satelitales que revelan la temperatura superficial del agua, los investigadores elaboraron un modelo de predicción. Funciona como una herramienta práctica, de bajo costo y fácil aplicación, para anticipar la probabilidad de mortandad, en este caso, de mojarras de cola colorada.
El proyecto fue dirigido por el doctor en Ciencias Biológicas Matías Bonansea, investigador del Conicet y docente de la Facultad de Agronomía y Veterinaria.
Participaron también Lucio Pinotti, director del Instituto de Ciencias de la Tierra, Biodiversidad y Sustentabilidad Ambiental (Icbia-Conicet), y Miguel Mancini, Micaela Ledesma, Joel Carreño, Edgar Garetto, Claudia Rodríguez y Susana Ferrero, docentes de la misma universidad.
“Lo que más aporta este trabajo es tranquilidad a la gente. Para que sepa que, cuando hay temperaturas bajas, es probable que ocurra una mortandad de mojarras, y que no se debe a problemas ligados a contaminación con químicos o a la falta de oxígeno del agua”, apuntó Mancini.
La mortandad de 2017
Según informó la UNRC, el trabajo se inició tras el último episodio de mortandad masiva de mojarras, del invierno de 2017.
“De miles de peces que se morían, el 95 por ciento eran mojarras. El fenómeno afectó al lago de Embalse y a otros ubicados aguas abajo, como el Piedras Moras”, indicó Mancini.
Bonansea explicó que el de 2017 fue el tercer episodio masivo de mortandad de mojarras registrado por las mismas causas en los últimos 15 años. Los otros fueron en 2007 y en 2010. También los hubo en otros años, pero de menor impacto porque las temperaturas no fueron tan bajas.
El causante fue identificado, al menos para esa especie. Las lesiones celulares de los tejidos se estudiaron en el Departamento de Patología Animal de la Facultad de Agronomía y Veterinaria.
Bonansea consideró que el desarrollo de este modelo de predicción “puede ser de gran interés para las autoridades, organismos relacionados con el manejo y gestión de recursos hídricos y organizaciones ligadas al cuidado del ambiente y público en general”.
Mancini agregó: “Por lo general, la gente es muy sensible a la mortandad de peces porque muchas veces se asocia a la contaminación del agua. Por ello, predecir una mortandad y conocer con antelación las potenciales causas, cuando corresponden a esos motivos, ayudará a llevar claridad”.
Otras previsiones
Meses atrás se registró otra mortandad de peces masiva en los dos diques mayores: Embalse y Los Molinos. Pero en este caso se trataba de carpas, una de las especies de mayor tamaño en ambos lagos. Según este equipo de la UNRC, “los estudios realizados durante febrero pasado demostraron que el estado de salud de especies emblemáticas como el pejerrey, que es la que más se destina al consumo humano y la que moviliza mayor movimiento económico, se encuentra bien”. También se mencionó que las mediciones realizadas en esos diques arrojaron “parámetros normales para la calidad del agua de los embalses de esta zona del país”.
Mancini citó que, “en un año de mucho frío, las bajas temperaturas afectan a todos los lagos, pero no en todos provoca mortandad de mojarras. Esto nos lleva a pensar que también hay otros condicionantes en cada ambiente que influyen en la biología de estos peces en particular”.
También admitió que queda un camino por investigar sobre otras especies de los mismos embalses.
Entre muestras directas y fotos satelitales
Un algoritmo que anticipa la probabilidad del problema.
Los satélites Landsat 7 y 8 toman imágenes de la superficie terrestre, que se descargan por internet. Los datos se cotejan con muestras de campo, que se hacen mensualmente en el embalse. Así se alimenta el modelo predictivo diseñado.
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Crean un modelo para predecir mortandad de peces en los embalses
Lo desarrollaron investigadores de la Universidad Nacional de Río Cuarto. Puede anticipar brotes de una enfermedad que mata a una especie de mojarra en los lagos.
En los últimos años se registraron varios casos de mortandad masiva de peces en varios embalses de Córdoba. Uno de los más graves se produjo en 2017 en el Embalse del Río Tercero.
En la Universidad Nacional de Río Cuarto (UNRC) se determinó luego de que, en ese caso, murieron por una enfermedad llamada Saprolegniasis, producida por un hongo. Esa patología –se explicó– afecta la piel de los peces y les genera dificultades para nadar y alimentarse y hasta la muerte por fallas en el metabolismo y en los mecanismos de regulación.
Según los investigadores de la UNRC, las especies más vulnerables a ese hongo son dos tipos de mojarras “cola colorada”, científicamente denominadas Astyanax eigenmanniorum y Astyanax fasciatus.
Ahora, para estimar la probabilidad de nuevos brotes de Saprogenia parasitica, un equipo de la UNRC diseñó un modelo matemático de predicción que combina algoritmos e imágenes satelitales.
Según explicaron, la enfermedad tiende a ocurrir de manera estacional durante los meses invernales y ante la presencia de distintos factores. La baja temperatura del agua es una de las variables desencadenantes, ya que crea las condiciones favorables para la rápida proliferación de ese hongo.
Con información de campo e imágenes satelitales que revelan la temperatura superficial del agua, los investigadores elaboraron un modelo de predicción. Funciona como una herramienta práctica, de bajo costo y fácil aplicación, para anticipar la probabilidad de mortandad, en este caso, de mojarras de cola colorada.
El proyecto fue dirigido por el doctor en Ciencias Biológicas Matías Bonansea, investigador del Conicet y docente de la Facultad de Agronomía y Veterinaria.
Participaron también Lucio Pinotti, director del Instituto de Ciencias de la Tierra, Biodiversidad y Sustentabilidad Ambiental (Icbia-Conicet), y Miguel Mancini, Micaela Ledesma, Joel Carreño, Edgar Garetto, Claudia Rodríguez y Susana Ferrero, docentes de la misma universidad.
“Lo que más aporta este trabajo es tranquilidad a la gente. Para que sepa que, cuando hay temperaturas bajas, es probable que ocurra una mortandad de mojarras, y que no se debe a problemas ligados a contaminación con químicos o a la falta de oxígeno del agua”, apuntó Mancini.
La mortandad de 2017
Según informó la UNRC, el trabajo se inició tras el último episodio de mortandad masiva de mojarras, del invierno de 2017.
“De miles de peces que se morían, el 95 por ciento eran mojarras. El fenómeno afectó al lago de Embalse y a otros ubicados aguas abajo, como el Piedras Moras”, indicó Mancini.
Bonansea explicó que el de 2017 fue el tercer episodio masivo de mortandad de mojarras registrado por las mismas causas en los últimos 15 años. Los otros fueron en 2007 y en 2010. También los hubo en otros años, pero de menor impacto porque las temperaturas no fueron tan bajas.
El causante fue identificado, al menos para esa especie. Las lesiones celulares de los tejidos se estudiaron en el Departamento de Patología Animal de la Facultad de Agronomía y Veterinaria.
Bonansea consideró que el desarrollo de este modelo de predicción “puede ser de gran interés para las autoridades, organismos relacionados con el manejo y gestión de recursos hídricos y organizaciones ligadas al cuidado del ambiente y público en general”.
Mancini agregó: “Por lo general, la gente es muy sensible a la mortandad de peces porque muchas veces se asocia a la contaminación del agua. Por ello, predecir una mortandad y conocer con antelación las potenciales causas, cuando corresponden a esos motivos, ayudará a llevar claridad”.
Otras previsiones
Meses atrás se registró otra mortandad de peces masiva en los dos diques mayores: Embalse y Los Molinos. Pero en este caso se trataba de carpas, una de las especies de mayor tamaño en ambos lagos. Según este equipo de la UNRC, “los estudios realizados durante febrero pasado demostraron que el estado de salud de especies emblemáticas como el pejerrey, que es la que más se destina al consumo humano y la que moviliza mayor movimiento económico, se encuentra bien”. También se mencionó que las mediciones realizadas en esos diques arrojaron “parámetros normales para la calidad del agua de los embalses de esta zona del país”.
Mancini citó que, “en un año de mucho frío, las bajas temperaturas afectan a todos los lagos, pero no en todos provoca mortandad de mojarras. Esto nos lleva a pensar que también hay otros condicionantes en cada ambiente que influyen en la biología de estos peces en particular”.
También admitió que queda un camino por investigar sobre otras especies de los mismos embalses.
Entre muestras directas y fotos satelitales
Un algoritmo que anticipa la probabilidad del problema.
Los satélites Landsat 7 y 8 toman imágenes de la superficie terrestre, que se descargan por internet. Los datos se cotejan con muestras de campo, que se hacen mensualmente en el embalse. Así se alimenta el modelo predictivo diseñado.
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