Con el objetivo de desarrollar un modelo para pronosticar las FAN y contribuir a disminuir el riesgo y pérdidas económicas en la industria acuícola, particularmente en la salmonicultura, la empresa de consultoría Plancton Andino ha generado una herramienta de detección temprana que permite mejorar el proceso de toma de decisiones a través de la predicción de los eventos de floraciones algales.
BloomPredictor es el nombre del modelo de Machine Learning que pronostica con un horizonte de hasta 7 días y levanta niveles de alarma en torno a los valores del FAN INDEX a nivel de barrios de acuicultura. El modelo está ajustado sobre los datos históricos del POAS (Programa Oceanográfico y Ambiental de Salmónidos) y ha demostrado predecir, en forma exitosa, blooms como el de Heterosigma akashiwo en Chiloé 2022, y el de Pseudochatonnella verruculosa en el Seno Reloncavi en enero 2023.
La consultora y laboratorio medioambiental, Plancton Andino, cuenta con más de 25 años de experiencia en la industria y ejecuta un programa de monitoreo intensivo de fitoplancton llamado POAS (Programa Oceanográfico y Ambiental de Salmónidos), en conjunto con empresas productoras y proveedores de la industria salmonera, desde el año 1998. Esto le ha permitido generar una amplia base de datos e información que sustenta este nuevo proyecto.
Según palabras del gerente general de Plancton Andino, Alejandro Clement “[…] las FAN son un problema con aristas económicas, medioambientales y sociales. Nuestro modelo de pronóstico busca apoyar a la industria en su proceso de toma de decisiones ante estos escenarios, generando una brecha de tiempo suficiente, para la activación de sistemas de mitigación y protocolos para una mejor gestión de la crisis”.
El proyecto se origina en 2021 con el fin de pronosticar el FAN INDEX, algoritmo desarrollado por Plancton Andino (Clément et al 2020), como un indicador de riesgo de FAN. Este algoritmo pondera las concentraciones de las diferentes especies de algas nocivas, considerando su nivel de daño y el impacto que estas generan sobre los peces, entregando un indicador simple y de fácil interpretación.
Este modelo de pronóstico se basa especialmente en las variables bióticas del fitoplancton, como abundancia de diatomeas y flagelados, atributos de diversidad de especies e información oceanográfica y ambiental de diversas fuentes, las cuales tratan de representar los diferentes procesos que influyen en el desarrollo de las FAN.
El modelo BloomPredictor estará disponible para la temporada 2023/2024 para los barrios específicos que presentan mayores niveles de información histórica. Los resultados que se obtengan serán publicados para los clientes del POAS y, posteriormente, se seguirá ampliando la cobertura del modelo, a nuevos barrios de acuicultura. Para finalizar, Plancton Andino invita a las empresas productoras a sumarse a esta nueva herramienta predictiva y hacerse parte de este desarrollo que apunta a prevenir las mermas asociadas a estos fenómenos climáticos que se repiten cada año, sin excepción.
Fotografías: Plancton Andino