El Instituto de Agricultura Sostenible del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (IAS-CSIC) lidera el proyecto europeo TREAD (Tracking Resilience and Early Assessment of Disturbances - Seguimiento de la resiliencia y evaluación temprana de perturbaciones), que busca desarrollar un sistema automatizado de alerta temprana capaz de localizar pinares y encinares susceptibles de sufrir plagas, así como los primeros síntomas en caso de enfermedad.
“El declive forestal causado por perturbaciones bióticas y abióticas (factores vivos –por ejemplo, microorganismos-, y no vivos, como el suelo o el agua) representa un grave riesgo para los ecosistemas y tiene devastadoras consecuencias económicas y ambientales, de ahí la importancia de la detección temprana de los síntomas de enfermedades, que es crucial para gestionar y mitigar la mortandad forestal mediante la silvicultura de precisión”, subraya Alberto Hornero, investigador del IAS-CSIC y coordinador del proyecto, del que también forman parte la Universidad de Córdoba y la organización privada de investigación portuguesa CoLAB ForestWISE (FW). TREAD, que cuenta con financiación europea en cascada desde la European Forest Institute (Finlandia), se desarrollará a lo largo de los dos próximos años con un presupuesto de en torno a 150.000 euros.
“El desarrollo de modelos de alerta temprana sigue siendo un desafío debido al limitado conocimiento de los cambios fisiológicos que afectan a los rasgos de las plantas bajo estrés”, reconoce Hornero, quien señala que los rasgos derivados de la teledetección “han demostrado un gran potencial para cuantificar la estructura y la composición bioquímica de la vegetación, ofreciendo información sobre la susceptibilidad a las plagas y los síntomas iniciales de las enfermedades”. Las respuestas específicas a diferentes factores de estrés siguen siendo poco conocidas, “al igual que la transferibilidad espacial y temporal de los modelos de detección, lo que limita su eficacia para predecir el declive forestal”, añade el investigador del IAS-CSIC.
El sistema aportará información para poder actuar antes de que los daños sean irreversibles
TREAD permitirá fijar valores fisiológicos y térmicos de referencia para árboles sanos y contrastarlos con trayectorias anómalas. De esta forma, prevé proporcionar indicadores objetivos y reproducibles que permitan actuar antes de que los daños sean irreversibles, para reforzar así la resiliencia de los bosques mediterráneos y minimizar el impacto económico y ecológico de su decaimiento.
Más allá de los algoritmos, el proyecto pondrá en marcha una base de datos abierta con visualizador virtual que integrará observaciones de campo con imágenes aéreas y satelitales. Esta infraestructura formará parte del ForestWard Observatory europeo y permitirá escalar las métricas de salud de diferentes ecosistemas, incorporando nuevas especies y alimentando modelos predictivos de vulnerabilidad bajo distintos escenarios climáticos, facilitando decisiones de gestión forestal.
