{"id":5776,"date":"2021-04-15T07:20:00","date_gmt":"2021-04-15T05:20:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.grupotordesillas.net\/?p=5776"},"modified":"2021-04-15T08:41:50","modified_gmt":"2021-04-15T06:41:50","slug":"investigadoras-de-la-universitat-predicen-la-tendencia-del-nivel-del-mar-en-costas-de-todo-el-planeta-uv","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.grupotordesillas.net\/pt\/blog\/investigadoras-de-la-universitat-predicen-la-tendencia-del-nivel-del-mar-en-costas-de-todo-el-planeta-uv\/","title":{"rendered":"Investigadoras de la Universitat predicen la tendencia del nivel del mar en costas de todo el planeta &#8211; UV"},"content":{"rendered":"\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"1000\" height=\"701\" src=\"https:\/\/www.grupotordesillas.net\/wp-content\/uploads\/2021\/04\/investigadoras-universitat-predicen-la-tendencia-del-nivel-del-mar-en-costas-de-todo-el-planeta-uv.jpg\" alt=\"Investigadoras de la Universitat predicen la tendencia del nivel del mar en costas de todo el planeta - UV\" class=\"wp-image-5772\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Investigadoras del Image Processing Laboratory (IPL) de la Universitat de Val\u00e8ncia han conseguido modelizar, mediante aprendizaje autom\u00e1tico, los cambios en la variabilidad del nivel del mar en varias regiones costeras de los oc\u00e9anos Pac\u00edfico, \u00cdndico y Atl\u00e1ntico, y realizar predicciones razonablemente precisas de la tendencia a corto plazo en cada zona. El estudio, especialmente \u00fatil en materia de protecci\u00f3n de costas, aparece publicado en Nature Scientific Reports.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Todas las cuencas oce\u00e1nicas han experimentado un calentamiento significativo y un aumento del nivel del mar, en las \u00faltimas d\u00e9cadas, impulsados por el cambio clim\u00e1tico.&nbsp;Sin embargo, existen importantes diferencias regionales, resultantes de distintos procesos en diferentes escalas de tiempo, como por ejemplo los asociados a cambios de temperatura por causas naturales.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para interpretar y comprender mejor las variaciones del nivel del mar en las zonas costeras a nivel local, el equipo de Ver\u00f3nica Nieves, Investigadora Distinguida del Programa GenT en el&nbsp;<a href=\"https:\/\/ipl.uv.es\/?q=es\">Image Processing Laboratory (IPL)<\/a>&nbsp;de la Universitat de Val\u00e8ncia, ha desarrollado sofisticadas t\u00e9cnicas basadas en aprendizaje autom\u00e1tico (<em>machine learning<\/em>) que explotan estimaciones de la temperatura marina, para modelizar&nbsp;la variabilidad del nivel del mar en zonas costeras, y la incertidumbre asociada a trav\u00e9s de un rango de escalas temporales que van de meses a varios a\u00f1os.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El estudio publicado ahora en la revista&nbsp;<em>Nature Scientific Reports<\/em>&nbsp;tambi\u00e9n muestra que las relaciones f\u00edsicas entre las variables de temperatura en las capas superiores de regiones de alta mar \u2013o mar abierto\u2013 y las estimaciones del nivel del mar en los emplazamientos costeros de estas regiones se pueden usar en combinaci\u00f3n con herramientas de&nbsp;<em>machine learning<\/em>&nbsp;para realizar predicciones razonablemente precisas de la tendencia del nivel del mar en cada regi\u00f3n a corto plazo (uno o varios a\u00f1os).<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Y concluyen que, a d\u00eda de hoy, las variaciones a corto plazo del nivel del mar en las costas se ven influenciadas en gran medida por los procesos naturales que tienen lugar en las regiones de alta mar m\u00e1s cercanas a dicha costa, como son los cambios de temperatura en la columna de agua hasta los 700 metros de profundidad en alta mar, ligados a la variabilidad clim\u00e1tica natural interna. Estos procesos se suman a otros efectos, como los asociados a las mareas altas o a las tormentas, entre otros.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u201cEl clima es un sistema din\u00e1mico muy complejo que puede cambiar naturalmente de forma inesperada; y en este sentido, los m\u00e9todos de aprendizaje autom\u00e1tico pueden proporcionar una visi\u00f3n \u00fatil para interpretar datos que exhiben patrones no lineales complejos e identificar cambios futuros del nivel del mar\u201d, comenta Ver\u00f3nica Nieves, primera autora del art\u00edculo y responsable del grupo\u00a0<a href=\"https:\/\/www.aiforoceans.org\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">AI4OCEANS<\/a>, en el IPL, desde donde se lleva a cabo esta l\u00ednea de investigaci\u00f3n.\u201cNuestros modelos funcionan especialmente bien en las zonas costeras m\u00e1s influenciadas por la variabilidad clim\u00e1tica interna, pero tambi\u00e9n\u00a0son aplicables, en muchos lugares del planeta, a la evaluaci\u00f3n de los patrones de subida y bajada del nivel del mar asociados a los cambios de temperatura\u201d, a\u00f1ade Cristina Rad\u00edn, miembro del equipo con el que, adem\u00e1s, ha colaborado el f\u00edsico y catedr\u00e1tico de Ingenier\u00eda Electr\u00f3nica Gustau Camps-Valls.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Se trata del primer estudio que utiliza herramientas de Inteligencia Artificial para realizar este tipo de predicciones en oc\u00e9anos. Modelizar y anticipar los cambios del nivel del mar en los pr\u00f3ximos a\u00f1os es crucial para la toma de decisiones a corto plazo y la&nbsp;planificaci\u00f3n estrat\u00e9gica de las medidas de protecci\u00f3n de las costas.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El equipo ha desarrollado un\u00a0<a href=\"https:\/\/ai4oceans.uv.es\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">mapa interactivo<\/a>, como herramienta de apoyo para la evaluaci\u00f3n del estado del clima en los oc\u00e9anos, que permite visualizar estos cambios.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Referencia:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Predicting regional coastal sea level changes with machine learning<\/strong>. Veronica Nieves, Cristina Radin, and Gustau Camps-Valls. Image Processing Laboratory, University of Valencia, Valencia, Spain.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-right wp-block-paragraph\"><em>Fuente: <a href=\"https:\/\/www.uv.es\/uvweb\/uv-noticies\/es\/noticias\/investigadoras-universitat-predicen-tendencia-del-nivel-del-mar-costas-todo-planeta-1285973304159\/Novetat.html?id=1286185629216&amp;plantilla=UV_Noticies\/Page\/TPGDetaillNews\">https:\/\/www.uv.es<\/a><\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Investigadoras del Image Processing Laboratory (IPL) de la Universitat de Val\u00e8ncia han conseguido modelizar, mediante aprendizaje autom\u00e1tico, los cambios en la variabilidad del nivel del mar en varias regiones costeras de los oc\u00e9anos Pac\u00edfico, \u00cdndico y Atl\u00e1ntico, y realizar predicciones razonablemente precisas de la tendencia a corto plazo en cada zona. El estudio, especialmente \u00fatil en materia de protecci\u00f3n de costas, aparece publicado en Nature Scientific Reports. 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