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Explican la influencia del cambio climático en las aguas costeras de la Comunitat Valenciana

Un estudio realizado por investigadores del IIAMA-UPV (Instituto de Ingeniería del Agua y Medio Ambiente de la Universitat Politècnica de València) ha desarrollado un modelo para conocer la incidencia del cambio climático sobre la calidad de las aguas litorales de la Comunitat Valenciana, desde el punto de vista de parámetros fisicoquímicos y biológicos.

La investigación realizada por Gema Montoliu, Inmaculada Romero y María Pachés, es uno de los estudios becados por la Cátedra de Cambio Climático UPV-GVA durante 2018, y forma parte del Trabajo Final de Máster de la propia Gema Montoliu.  El proyecto tiene su punto de partida, en las diferentes proyecciones realizadas sobre el impacto del cambio climático que alertan del aumento del nivel medio del mar y la reducción de la extensión del hielo marino en el Ártico.

De este modo, se han dividido en dieciocho masas de agua las aguas costeras de la Comunitat, diferenciando las mismas en función de la influencia continental. De esta clasificación se obtiene que desde el límite con Cataluña hasta el Cabo de San Antonio, punto de ruptura natural, las aguas litorales son de Tipo II-A, es decir, con influencia continental moderada, mientras que desde el Cabo de San Antonio hasta el límite con Murcia, Tipo III-W, sin influencia continental.

“El objetivo principal de la investigación era analizar si el cambio climático está afectando y de qué manera a la calidad de las aguas litorales valencianas a nivel fisicoquímico y biológico, por lo que se han analizado los datos de una red de muestreo de 100 puntos, recogidos con periodicidad mensual desde el año 2005 hasta la actualidad y se han relacionado con la información climatológica de diferentes estaciones meteorológicas”, señala Gema Montoliu, autora principal del estudio.

Concretamente los parámetros evaluados han sido la Clorofila a, la Salinidad, los Recuentos fitoplanctónicos y Nutrientes que se han relacionado con datos climáticos como la temperatura (ºC), precipitación (mm) y radiación (w/m²), obtenidos del Sistema de Información Agroclimática para el Regadío, Red Valenciana de Vigilancia y Control de la Contaminación Atmosférica y la Agencia Estatal de Meteorología.

“Hemos consultado diferentes fuentes de información, se han comparado los datos y se ha seleccionado una estación meteorológica u otra en función de la proximidad, la información y aportada y la calidad de los datos”, explica Gema Montoliu.

Resultados del modelo desarrollado

Para conocer la relación entre los parámetros físico-químicos y biológicos y la climatología, se ha empleado un método estadístico intuitivo como es el análisis de factores, que reduce la variabilidad de los datos empleando un número menor de variables. Por otro lado, para cada una de las masas costeras se ha realizado un análisis de factores empleando la herramienta STATGRAPHICS, con una factorización de componentes principales y rotación varimax.

Los principales resultados obtenidos determinan que existen 3-4 factores que explican la variabilidad del modelo con un 62-80% y son: la estacionalidad explicada principalmente por las variables de temperatura del agua, temperatura del aire y radiación, la influencia continental por la salinidad y los nutrientes; y presión/respuesta del sistema por la clorofila.

De hecho, la estacionalidad representa el mayor porcentaje de la variabilidad del sistema “por lo que cualquier afección o cambio producido a nivel climático afectará a la calidad de las aguas costeras”, indica Gema Montoliu.

En este sentido, la investigadora valenciana resalta que si se comparan las masas de referencia ecológica, –Masa 002-Sierra de Irta para Tipo II-A y Masa 011-Cabo de San Antonio-Punta de Moraira para Tipo III-W–  “se observa que el factor de la estacionalidad es el que mayor porcentaje de variabilidad explicada representa”, mientras que en masas próximas a zonas portuarias –Masa 007-Costa Norte de Valencia y la Masa 016-Cabo Huertas-Santa Pola–  “el valor de la estacionalidad explica un menor porcentaje, siendo el factor de presión/respuesta el que tiene una mayor incidencia”, concluye Gema Montoliu.

Fuente: IIAMA UPV