El investigador de la Universidad de Concepción (UdeC), Rodrigo Montes, dirigió el curso Series de Tiempo en Ciencias Naturales desde el 6 al 11 de enero de 2014, patrocinado por el Programa Copas Sur-Austral. Este curso que fue dictado por segunda vez consecutiva, se enmarca dentro del Austral-Summer Institute (ASI) XIV, congregando estudiantes de diversas partes del continente sudamericano.

El facultativo explicó que por primera vez la actividad estuvo dirigida a profesionales y estudiantes de las Ciencias Naturales en general, provenientes de países como Perú, Argentina, Ecuador, más otros participantes de universidades e institutos de investigación de ecosistemas marinos y terrestres a nivel nacional.

El objetivo del curso fue entregar las herramientas teóricas y prácticas para analizar y modelar series de tiempo. Consultado sobre la aplicación práctica de estos contenidos, Montes puso especial énfasis en la interpretación que emergían de los análisis, que fue una componente fundamental del enfoque que se le otorgó al curso, de manera tal de dejar en evidencia que no solo se trata de la aplicación de herramientas estadísticas, sino que es vital la interpretación que se realiza de los resultados.

“Eso hace la diferencia con cursos similares impartidos por profesionales ligados a la estadística, porque nosotros interpretamos no solo la componente estadística de los resultados obtenidos, sino también los factores ecológicos y poblacionales que pueden estar involucrados en la dinámica de las series de tiempo analizadas. Esto nos lleva a comprender en mejor forma los procesos responsables de generar una dinámica particular que se encuentra representada a través de una serie de tiempo”.

A modo de ejemplo, Montes citó el trabajo de series de tiempo con caudales de ríos de la Patagonia. “Trabajamos con el río Baker en la Patagonia, caudal que aún no ha sido intervenido, por lo que es muy importante saber cuál es su dinámica natural. Esta caracterización se realiza utilizando modelos de series de tiempo, lo que permite, en caso de una intervención antropogénica, evaluar con exactitud cuál es el efecto de esta sobre el río, el cual puede extenderse hacia los fiordos afectando la productividad de estos y la dinámica de las poblaciones de peces e invertebrados que en ellos habitan”, explicó el investigador de la UdeC.

El análisis de series de tiempo (ambientales, de recursos naturales, poblaciones marinas, terrestres, entre otros) implica una gran ayuda para la toma de decisiones, “son también una buena herramienta para ayudar a la caracterización de las líneas de conocimiento base de un ecosistema en particular, cuyo estado puede ir cambiando a través del tiempo, y cuyos cambios se pueden detectar y cuantificar con las herramientas entregadas durante este curso”, ahondó Rodrigo Montes.

En relación con su diagnóstico acerca de cómo está Chile respecto a la utilización de estas herramientas en el área de las Ciencias Naturales, el investigador dijo que comparados con países del Hemisferio Norte “estamos retrasados”, no así con nuestros pares latinoamericanos. El registro continuo y sostenido de variables que permitan construir series de tiempo comenzó durante la última década en forma intensiva en Chile, con algunas excepciones. Afortunadamente, reconoció, hoy el uso de sensores en el monitoreo es una práctica extendida a nivel nacional, lo que se suma al compromiso público de programas de monitoreo permanentes financiados por el Estado.

En ese sentido, Montes estimó que de manera progresiva el país está realizando grandes avances, y espera que a mediano plazo con la disponibilidad de series de tiempo más extensas se intensifique el uso de estas herramientas en el área de las Ciencias Naturales.

Sobre los desafíos, el investigador comentó que están relacionados con mantener este curso en el tiempo, a petición de los propios participantes, y extender su duración para lograr mayores avances en las áreas de sus respectivos intereses.

“El objetivo a largo plazo, lo cual compartieron todos los participantes del curso, es lograr una mejor comprensión de la dinámica de los ecosistemas a través de la modelación, lo que se traduce también en mejorar progresivamente la calidad de los pronósticos”, concluyó Montes.