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Basura en el fondo marino: proponen un modelo global para medir y frenar su acumulacióndomingo, 13 de septiembre 2026
Basura en el fondo marino: proponen un modelo global para medir y frenar su acumulación
La basura marina alcanza zonas profundas; expertos impulsan estándares e IA para monitoreo global del lecho marino.
Ciencia y Tecnología
Por: Yexika Montilla | 01 de diciembre 2025 | 20:21
Pie de foto: Un ROV documenta redes de pesca y plásticos en el lecho marino durante una transecta de monitoreo: imágenes que nutren un modelo global para medir macroresiduos y orientar acciones preventivas en línea con el ODS 14.
Un equipo internacional, con publicación en Marine Pollution Bulletin, plantea estandarizar métodos e impulsar una plataforma abierta para monitorear macrorresiduos (≥2,5 cm) en el lecho marino mediante cámaras en ROV/AUV e IA, y así orientar políticas alineadas al ODS 14. Los talleres de 2023–2024 definieron vacíos y un plan por etapas.
La hoja de ruta pide coordinar, a escala global, la identificación y el registro de basura en fondos oceánicos con protocolos compatibles, metadatos mínimos y acceso abierto a los datos. Advierte que, pese a que el océano profundo (≥200 m) cubre dos tercios de la superficie del planeta, la cobertura visual directa del lecho es inferior al 0,001%, lo que impide dimensionar la acumulación y evaluar tendencias con rigor. El enfoque prioriza la observación no destructiva basada en imágenes y la armonización de taxonomías de objetos para comparar regiones y periodos. La interoperabilidad —bajo principios FAIR— busca reducir duplicidades, acelerar el aprendizaje algorítmico y traducir evidencia en decisiones de gestión ambiental y prevención en tierra.
Cómo medir: cámaras, IA y estándares
El equipo recomienda plataformas con cámaras —Vehículos Remotos Operados (ROV), Vehículos Subacuáticos Autónomos (AUV) y sistemas remolcados o modulares—, seleccionadas según profundidad, campo de visión, resolución y posicionamiento. Cada clip debe acompañarse de metadatos (hora, geolocalización, profundidad, orientación y condiciones del mar) y de un control de calidad que registre incertidumbres. Para procesar el volumen de imágenes se sugiere visión por computador con verificación humana, conjuntos de entrenamiento documentados y categorías de residuos compatibles con guías internacionales. El diseño de muestreo debe responder a preguntas críticas (magnitud, fuentes, “puntos calientes”) y combinar transectos repetidos para comparar temporadas y políticas.

Datos y gobernanza: una plataforma abierta
La propuesta incluye una plataforma global que integre observaciones, imágenes anotadas e indicadores comparables (densidades por tipo, tendencias trimestrales/anuales, distribución por hábitat). Países y redes podrían mantener repositorios nacionales sincronizados por API, mientras un nodo internacional computa métricas y publica catálogos de entrenamiento para IA con licencias claras. Se prevé sumar datos de industrias con operaciones offshore —energía y telecomunicaciones— que ya generan registros útiles, bajo salvaguardas de seguridad, privacidad y calidad.

Políticas: prevención primero, remoción focalizada
El plan se alinea con el ODS 14.1: prevenir y reducir significativamente la contaminación marina, con énfasis en fuentes terrestres. Prioriza medidas “upstream” (producción, consumo y gestión de residuos; control en ríos y estuarios) y reserva la remoción en el fondo a casos con criterios técnicos estrictos por su potencial impacto ecológico. El monitoreo frecuente y estandarizado permitiría medir la efectividad de las intervenciones y orientar recursos hacia zonas con mayor relación costo-beneficio ambiental.

Fuente: Science, Universidad de Barcelona, ONU


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