Un equipo interdisciplinar de investigadores, dirigido por científicos de datos de la Universidad de Minnesota Twin Cities y apoyado por la Fundación Nacional de la Ciencia de EE.UU. y la NASA, ha publicado por primera vez un conjunto de datos global de los lagos y embalses de la Tierra que muestra cómo han cambiado en los últimos 30 años.

Los datos proporcionarán a los investigadores ambientales nueva información sobre el uso de la tierra y el agua dulce, así como sobre cómo los humanos y el cambio climático están afectando a los lagos y embalses. La investigación también es un avance importante en las técnicas de aprendizaje automático.

 

Aspectos más destacados del estudio

El conjunto de datos de RealSAT contiene la ubicación y las variaciones del área de superficie de 681.137 lagos y embalses de más de 0,1 kilómetros cuadrados (al sur de los 50º de latitud norte). La base de datos más completa anterior, llamada HydroLAKES, había identificado solo 245.420 lagos y embalses para la parte del mundo y el tamaño mínimo considerado en este estudio.

RealSAT proporciona datos sobre el área de superficie de cada cuerpo de agua para cada mes desde 1984 hasta 2015. Esto permite cuantificar los cambios en el área del lago y del embalse a lo largo del tiempo, lo cual es clave para comprender cómo el cambio climático y el uso de la tierra están alterando los cuerpos de agua dulce. Los datos de HydroLAKES contienen solo una forma estática para cada cuerpo de agua.

El conjunto de datos de RealSAT es la culminación de ocho años de investigación. Representa un hito importante en la aplicación del nuevo aprendizaje automático guiado por el conocimiento para su uso en las ciencias ambientales. A diferencia de otros esfuerzos existentes, este conjunto de datos ahora se puede ampliar casi automáticamente a través del aprendizaje automático y se puede replicar rápidamente para una amplia variedad de datos de observación de la tierra que están disponibles con una resolución cada vez mejor.

En todo el mundo, estamos viendo lagos y embalses que cambian rápidamente con patrones de precipitación estacional, cambios a largo plazo en el clima y decisiones de gestión humana. Este nuevo conjunto de datos mejora en gran medida la capacidad de los científicos para comprender el impacto del cambio climático y las acciones humanas en nuestra agua dulce en todo el mundo, dijo Vipin Kumar, autor principal del estudio y profesor de Regentes y William Norris Endowed Chair en el Departamento de Informática e Ingeniería de la Universidad de Minnesota Twin Cities.

La construcción de un conjunto de datos global de lagos y embalses y cómo están cambiando requirió un nuevo tipo de algoritmos de aprendizaje automático que combinan el conocimiento de la dinámica física de los cuerpos de agua con imágenes satelitales.

ReaLSAT es un brillante ejemplo en el que los desafíos ambientales motivaron una nueva clase de algoritmos de aprendizaje automático guiados por el conocimiento que ahora se utilizan en numerosas aplicaciones científicas.

La disponibilidad y la calidad del agua dulce superficial es fundamental para el uso sostenible de nuestro planeta. Debido a que ReaLSAT muestra cambios en los lagos y sus límites, en lugar de solo píxeles de agua en todo el paisaje, ahora podemos conectar el proceso del ecosistema sobre la calidad del agua con cientos de miles de lagos en todo el mundo, dijo Paul C. Hanson, profesor de investigación distinguido en el Centro de Limnología de la Universidad de Wisconsin-Madison y coautor del estudio.

La investigación fue apoyada por la Fundación Nacional de Ciencias de EE. UU. y la subvención NNX12AP37G de la NASA. El Instituto de Supercomputación de la Universidad de Minnesota proporcionó acceso a las instalaciones informáticas.

 

Fuente: Scientific data