(Archivo) Granja de acuicultura del Mediterráneo
Un reciente estudio realizado por un equipo de investigadores del Centro Tecnológico Naval y del Mar (CTN), en Murcia, ha dado un paso significativo hacia la mejora de las infraestructuras de acuicultura en alta mar al proponer un enfoque de monitorización basado en la recopilación de datos en tiempo real y modelos numéricos validados.
Los resultados del estudio piloto realizado en el marco del proyecto europeo DIgiSafeCage, como señalan los autores a misPeces, refleja el potencial existente para reducir los escapes en viveros de acuicultura y la introducción de la Acuicultura 4.0 como una solución estratégica.
Los trabajos se llevaron a cabo en una granja de corvina en Murcia, donde se instalaron los sensores para recolectar datos sobre la tensión y las infraestructuras, así como les afectan las corrientes marinas.
Los resultados han sido publicados en la revista científica Fishes y revelan que el análisis de datos mediante ventanas de tiempo específicas proporciona una comprensión más clara de la variabilidad de los datos, lo que es de gran importancia para ajustar y optimizar las operaciones de monitorización.
La aplicación del conocimiento generado ayudará a futuros diseños y construcción de infraestructuras de acuicultura para que sean más robustas y eficientes. Esto incluye el diseño optimizado de jaulas y sistemas de amarre que puedan resistir las condiciones adversas del mar.
Según explican los autores en su estudio, se ha identificado una ventana óptima de 240 puntos de datos que mejora significativamente la capacidad de los modelos para explicar las variaciones en los datos de tensión debido a las corrientes marinas.
Como han explicado, este enfoque “no solo permite una mejor comprensión y respuesta a las dinámicas del océano que impactan las granjas acuícolas, sino que también mejora nuestra capacidad para prevenir los escapes de peces, asegurando tanto la sostenibilidad ambiental como económica de la acuicultura en alta mar”.
Estamos, añaden, ante un avance significativo en la tecnología de monitorización, que puede ser extensible a la industria de la acuicultura en todo el mundo.
Referencia:
Sanz-González, J.C.; Jurado-Mc Allister, A.; Navarro-Martínez, M.; Martínez Álvarez-Castellanos, R.; Felis-Enguix, I.; Yazid, Y.; El-Mansouri, Y.; De Miquel-Moral, F.; Errachdi, H.; Juan-Licián, A. Sensing Offshore Aquaculture Infrastructures for Data-Driven Dynamic Stress Analysis. Fishes 2024
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