Los lagos de todo el mundo están lidiando con los efectos de la eutrofización, como la proliferación de algas, principalmente debido al exceso de nitrógeno y fósforo. Los efectos ambientales perjudiciales de las actividades antropogénicas y el cambio climático agravan aún más la situación, por lo que requieren medidas mejoradas y eficaces.

El desvío de agua entre cuencas se ha convertido en una solución destacada, con proyectos como el Proyecto de desvío de agua Sur-Norte y el Proyecto de desvío de agua del río Niulan–Dianchi en China. Estos proyectos tienen como objetivo mejorar la calidad del agua del lago aumentando los recursos hídricos disponibles y acelerando la circulación del agua. Sin embargo, las medidas tradicionales de desvío de agua han luchado con el dilema de mejorar la calidad del agua y minimizar el volumen de agua desviada.

En un nuevo estudio publicado en la revista Environmental Science and Ecotechnology, investigadores de la Universidad de Pekín desarrollaron una estrategia innovadora, llamada Dynamic Water Diversion Optimization (DWDO), para subrayar la necesidad apremiante de abordar el desafío persistente de mejorar la calidad del agua en lagos eutróficos.

Esta estrategia innovadora, que combina el aprendizaje por refuerzo profundo con un modelo complejo de calidad del agua, se probó en el lago Dianchi, el lago eutrófico de agua dulce más grande de China. El modelo DWDO redujo significativamente las concentraciones de nitrógeno total y fósforo total en un 7% y un 6%, respectivamente, mientras que el desvío anual de agua experimentó una caída asombrosa del 75%.

DWDO identifica los impactos de varios factores, como los indicadores meteorológicos y la calidad del agua tanto de la fuente como del lago, en el desvío óptimo del agua. Demuestra la adaptabilidad del desvío de agua en respuesta al valor específico de una sola variable de entrada y múltiples factores que influyen en el ajuste en tiempo real del desvío de agua.

La eficacia de DWDO radica en su robustez bajo diferentes incertidumbres y un tiempo de entrenamiento teórico más corto en comparación con los algoritmos tradicionales de optimización de simulación. Esta solidez le permite respaldar la toma de decisiones efectiva en la gestión de la calidad del agua, lo que amplía su potencial para una aplicación más amplia. Los investigadores también pudieron extraer información clave de DWDO a través del aprendizaje automático interpretable. Descubrieron los impulsores significativos detrás de las decisiones óptimas de desvío y sus contribuciones a la mejora de la calidad del agua.

En general, la estrategia DWDO proporciona una herramienta prometedora para el control de la eutrofización. Al garantizar un equilibrio dinámico entre la mejora de la calidad del agua y los costos operativos, la DWDO podría convertirse en una parte esencial de las futuras estrategias de gestión y restauración de la calidad del agua.

Este enfoque innovador marca un avance significativo para enfrentar el desafío global de mejorar la calidad del agua en los lagos eutróficos. A medida que continuamos enfrentando las amenazas del aumento de las actividades antropogénicas y el cambio climático, la demanda de soluciones tan adaptables y sólidas se intensificará.

 

Fuente: Academia China de Ciencias