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Data Observatory y Centro IDEAL lanzan plataforma con información oceanográfica de Magallanes

Data Observatory y Centro IDEAL lanzan plataforma con información oceanográfica de Magallanes

El objetivo del proyecto es democratizar el acceso a los datos obtenidos a través de un repositorio único que ubica a la zona como polo de desarrollo científico y facilitador de la toma de decisiones medioambientales. En una siguiente etapa se espera incorporar datos de la península Antártica.

Data Observatory (DO), en conjunto con el Centro de Investigación Dinámica de Ecosistemas Marinos de Altas Latitudes (IDEAL) de la Universidad Austral de Chile (UACh), acaban de lanzar la plataforma denominada “Series de Tiempo de Datos Ambientales de la Región de Magallanes y península Antártica” (STARM, www.starm.cl), repositorio inédito de datos oceanográficos y meteorológicos.

La plataforma es de libre acceso para investigadores, organizaciones y ciudadanos interesados en utilizar información oceanográfica colectada durante los últimos años en la región, lo que incluye cruceros oceanográficos, estaciones meteorológicas, anclajes y un sistema automatizado (FerryBox). La iniciativa busca promover el desarrollo científico y aportar con la entrega de datos de calidad a los tomadores de decisiones de la región.

Starm.cl es una plataforma que permite almacenar, gestionar, curar y compartir registros históricos oceanográficos de la Región de Magallanes obtenidos por el Centro IDEAL que, además de datos, provee mapas de alta resolución y otras visualizaciones de fácil interpretación y descarga. El sitio contiene información fisicoquímica y biológica de la superficie del océano que está siendo colectada entre Punta Arenas y Puerto Williams, además de campañas oceanográficas realizadas en el canal Beagle, dos estaciones meteorológicas, y sistemas de anclajes; información que se actualizará de manera automatizada.

El Dr. Ricardo Giesecke, académico del Instituto de Ciencias Marinas y Limnológicas (ICML) de la UACh e investigador del Centro IDEAL, comentó que “la plataforma ya está operativa y disponible para sus usuarios, quienes tan solo deben inscribirse para poder bajar sus datos de manera gratuita. Estos se obtienen de diversas plataformas de monitoreo desplegadas entre Punta Arenas y Puerto Williams, las que cubren escalas tanto temporales como espaciales”.

El objetivo de este proyecto es democratizar el acceso a la información oceanográfica bajo los principios FAIR (acrónimo en inglés), que aseguran que los recursos digitales puedan ser fácilmente encontrados y accesibles, permitiendo una interoperabilidad y reutilización de estos. La idea principal es integrar información regional que está almacenada en diversos repositorios, en algunos casos sin analizar ni procesar, con el fin de convertir a Magallanes en un polo de desarrollo científico y facilitador de la toma de decisiones medioambientales, haciendo uso de datos críticos para el desarrollo regional.

El Dr. Giesecke destacó que, en una próxima etapa, esperan incorporar a STARM datos oceanográficos del territorio antártico, hasta hoy muy escasos en el mundo y de alto interés para la comunidad científica. Asimismo, añade que investigadores de Alemania ya han manifestado su deseo de contribuir con sus datos a la plataforma, ampliando así el impacto y alcance de la iniciativa.

Actualmente, se está terminando de implementar un sistema de monitoreo continuo, usando un transbordador como plataforma de trabajo, al que se le instaló una serie de equipos para medir parámetros ambientales a lo largo de la ruta de navegación Punta Arenas-Puerto Williams. La embarcación Yaghan de la empresa Transbordadora Austral Boom (TABSA) realiza seis viajes por mes, cubriendo una distancia de más de 500 km por viaje, la que entrega información fundamental para entender la dinámica de fiordos y canales en la región. Durante la navegación se registra de manera continua temperatura, salinidad, pH, concentración de nitrato, clorofila, oxígeno disuelto, presión parcial de CO2, turbidez entre otras variables del agua superficial. 

“Hasta ahora, la plataforma ha sido de gran ayuda para identificar los puntos con alta de presencia de microalgas, evaluar la distribución de nutrientes, y si estos se relacionan con descargas desde los sistemas continentales o entradas de masas oceánicas, lo que permitiría identificar lugares más productivos para la pesca, por ejemplo; o bien identificar lugares importantes para el secuestro de CO2 de la atmósfera”, sostiene el investigador.

Por su parte el Dr. José Garcés, también docente del ICML-UACh e investigador de IDEAL, mencionó que “vamos a facilitar a la sociedad y a la comunidad científica, información de la Patagonia que hasta hoy es parcializada y poco accesible. La plataforma además es de fácil visualización, permitiendo que los investigadores vean registros en línea de forma gráfica y descargar los datos para sus propias investigaciones. Se podrán hacer comparaciones de al menos 10 a 12 años, asociadas al calentamiento global y a las grandes oscilaciones que afectan a la región”.

Álvaro Paredes, ingeniero de desarrollo del proyecto STARM en Data Observatory, destacó la importancia de esta iniciativa, ya que como organización “nos permite generar una plataforma tipo para reutilizar en otros proyectos y temáticas, e interactuar con el equipo investigador magallánico, entregando mediciones geofísicas obtenidas a partir de distintos tipos de variables e instrumentos. Como DO estamos abriendo una veta de datos oceanográficos, ya que recientemente desarrollamos otro proyecto asociado a datos de pesca. En STARM, el usuario podrá acceder a un mapa en el cual podrá identificar espacialmente los puntos de medición, desplegar variables disponibles y su respectiva ventana temporal, y aplicar filtros de profundidad/tiempo según corresponda. En cuanto a la infraestructura, la plataforma es de alta disponibilidad, permitiendo la conexión simultánea de diferentes usuarios sin perder desempeño, procesando información directamente en la nube y de manera serverless“.

En cuanto a otros socios ejecutores del proyecto en el territorio, Fani Ortega, encargada de gestión de patrimonio del Parque del Estrecho, contribuye al mismo proporcionando el terreno para la instalación de una estación meteorológica en Punta Santa Ana, al servicio de la plataforma. Al respecto, señala: “La estación se instaló en 2017 y desde entonces creamos un acuerdo que nos compromete a descargar y enviar semanalmente los datos que recoge, como son temperatura, presión atmosférica, precipitaciones, velocidad y dirección del viento. Próximamente estos datos estarán en STARM y esperamos que ello contribuya a enriquecer la información de interés científico y educativo, además de aportar insumos para el desarrollo de nuevo contenido de nuestras salas museográficas abiertas a la comunidad”.

Por su parte, Edmundo Villarroel, gerente de mantenimiento de TABSA, explica que en los últimos tres meses ya han realizado cerca de 12 viajes midiendo datos. “Nosotros aceptamos la instalación del equipo FerryBox en el transbordador Yaghan, así como la realización de un estudio previo de factibilidad para alojar el equipo en la sala de máquinas del ferry. Posteriormente, desarrollamos un sistema de alimentación del equipo para extraer el agua y tomar la muestras mediante un equipo dirigido por microcomputador. Confiamos en que este proyecto y los datos que comparta, aportarán al conocimiento de nuestro territorio para el desarrollo científico y la toma de decisiones de diversa índole, siendo el espíritu de nuestra compañía ser parte de todos los avances que se generen en estas materias”.

Data Observatory es una colaboración público-privada-académica, sin fines de lucro, liderada por el Ministerio de Ciencia, Tecnología, Innovación y Conocimiento y el Ministerio de Economía, Fomento y Turismo, junto a Amazon Web Services (AWS) y la Universidad Adolfo Ibáñez (UAI). Su misión es la de adquirir, almacenar, procesar analizar y liberar conjuntos de datos de gran volumen y calidad, para contribuir al desarrollo de conocimiento, ciencia, tecnología e innovación.