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Satélites y algoritmos anticipan la muerte de peces

Científicos desarrollaron un modelo para predecir brotes de una enfermedad letal para mojarras y otras especies.

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Científicos del CONICET y de la Universidad Nacional de Río Cuarto desarrollaron un modelo para predecir brotes de una enfermedad letal para mojarras y otras especies.

Durante los años 2007, 2010 y 2016 se registraron mortandades de peces en varios embalses del centro de la provincia de Córdoba por una enfermedad que produce un hongo. El brote de mayor gravedad tuvo lugar en el embalse Río Tercero, el más grande de la provincia con cientos de peces muertos.

Ahora, un modelo basado en algoritmos e imágenes satelitales desarrollado por investigadores de Río Cuarto permitirá estimar la probabilidad de brotes de esa enfermedad, llamada saprolegniasis, en ese embalse.

Se trata de una enfermedad fúngica o micosis causada principalmente por un microorganismo llamado Saprolegnia parasítica, que cubre una extensa zona del cuerpo de los peces y les genera dificultades para nadar y alimentarse. Las principales especies afectadas fueron dos mojarras de cola colorada: Astyanax eigenmanniorum y Astyanax fasciatus.

“El desarrollo puede ser de gran interés tanto para las autoridades locales, organismos decisores y relacionados con el manejo y gestión de recursos hídricos y organizaciones sin fines de lucro relacionadas con el cuidado del medio ambiente y público en general”, afirmó a la Agencia CyTA el director del avance, el doctor Matías Bonansea, investigador del CONICET en el Instituto de Ciencias de la Tierra, Biodiversidad y Sustentabilidad Ambiental (ICBIA), en la Universidad Nacional de Río Cuarto (UNRC).

La saprolegniasis tiende a ocurrir de manera estacional, principalmente en los meses invernales y ante la presencia de otros factores predisponentes como las bajas defensas de los peces. “La baja temperatura del agua es uno de factores desencadenantes más importantes, ya que en ciertas especies de peces crea condiciones favorables para la rápida proliferación del hongo”, explicó Bonansea, también integrante del Departamento de Estudios Básico y Agropecuarios de la Facultad de Agronomía y Veterinaria (FAyV) de la UNRC.

Para monitorear esa variable, los científicos recurrieron a imágenes satelitales, una forma de medición periódica que tiene bajo costos económicos y requerimientos logísticos, añadió el investigador. E integraron esa información con campañas de muestreo en el embalse, de modo tal de evaluar el conjunto de especies de peces afectados por la enfermedad, así como con parámetros ambientales y de calidad de agua.

A partir de los datos obtenidos a campo, los investigadores validaron una técnica denominada “Single-Channel method”, utilizada para estimar la temperatura de superficie a partir de imágenes satelitales Landsat.

“El modelo funciona como una herramienta práctica, de bajo costo y de fácil aplicación para predecir la probabilidad de la enfermedad en el embalse”, destacó Bonansea. “Y podría ser extrapolable a otros ambientes acuáticos de la provincia y el país donde se hayan registrados brotes similares”, agregó.

Del estudio, publicado en revista “The Science of the Total Environment”, también participaron Lucio Pinotti, del ICBIA-CONICET, y Miguel Mancini, Micaela Ledesma, Claudia Rodríguez y Susana Ferrero, de la UNRC.

Fuente: dicyt.com

Fecha de Publicación: 04/09/2019

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