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Aquaculture-associated land subsidence in coastal Pingtung, Taiwan, from InSAR, GNSS and leveling observations

Este estudio utiliza datos geodésicos de múltiples fuentes (InSAR, GNSS y nivelación) para caracterizar el hundimiento del terreno activo inducido por la acuicultura en la zona costera de Pingtung, Taiwán, revelando una significativa recuperabilidad estacional y un hundimiento acumulativo a largo plazo que plantea riesgos de inundación continuos para la región.

Autores originales: Ji-Wei Fang, Cheinway Hwang, Kuan-Hsiang Fang

Publicado 2026-08-07

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CC BY 4.0

Autores originales: Ji-Wei Fang, Cheinway Hwang, Kuan-Hsiang Fang

Artículo original bajo licencia CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ Esta es una explicación generada por IA del artículo a continuación. No ha sido escrita ni avalada por los autores. Para mayor precisión técnica, consulte el artículo original. Leer descargo de responsabilidad completo

Imagina que el suelo bajo tus pies no es solo un escenario sólido e inalterable, sino una esponja gigante y blandita. En muchos lugares del mundo, especialmente cerca de la costa, esta esponja está hecha de capas de arena, limo y arcilla. Normalmente, el agua llena los diminutos agujeros de esta esponja, ayudando a sostenerla. Pero cuando se extrae demasiada agua, la esponja pierde su soporte interno. El peso de los edificios, los árboles y el aire por encima de ella comienza a aplastar la esponja, haciendo que el suelo se hunda. Esto se llama "subsidencia del terreno". Es un problema sigiloso porque ocurre lentamente, pero puede arruinar carreteras, inundar pueblos en zonas bajas y hacer que el agua de mar se adentre en la tierra. Para detectar este hundimiento en acción, los científicos utilizan tres herramientas principales: miden el terreno con reglas de superprecisión (nivelación), rastrean satélites que orbitan la Tierra para ver cuánto se mueve el suelo (GNSS) y utilizan haces de radar desde el espacio para tomar miles de "fotos" de la superficie a lo largo del tiempo, midiendo cambios minúsculos de distancia (InSAR). Es como intentar averiguar si un colchón se está hundiendo observándolo desde un dron, comprobándolo con un láser y teniendo a un amigo parado sobre él para ver cuánto se hunde.

Este artículo es una historia de detectives sobre una esponja que se hunde específicamente en el sur de Taiwán, justo a lo largo de la costa de Pingtung. La zona es famosa por sus granjas de peces (acuicultura), que necesitan mucha agua. Los investigadores querían saber: ¿Se está hundiendo el terreno debido a las granjas de peces? ¿Qué tan rápido está sucediendo? Y, ¿el terreno vuelve a recuperarse alguna vez cuando llueve?

Para resolver esto, el equipo utilizó una flota de 108 imágenes de radar de un satélite llamado Sentinel-1A, tomadas entre abril de 2021 y diciembre de 2024. Trataron el terreno como un rompecabezas gigante, utilizando una técnica llamada PS-InSAR para encontrar puntos estables (como tejados o concreto) que actúan como anclas para medir el movimiento. Pero hubo un giro: el terreno en esta parte de Taiwán no solo se mueve hacia arriba y hacia abajo; también se desliza lateralmente debido al desplazamiento de las placas tectónicas. Si solo miras la "línea de visión" del radar (el ángulo que ve el satélite), es como mirar una sombra en una pared: no puedes saber si el objeto se está alejando de ti o simplemente se está deslizando hacia un lado. Los investigadores tuvieron que usar datos de cuatro estaciones de GPS terrestres para determinar exactamente cuánto se estaba deslizando el terreno lateralmente, restar eso de los datos del radar y así aislar el verdadero hundimiento vertical.

Esto es lo que encontraron:

Los puntos calientes de hundimiento
El terreno no se hunde de manera uniforme. Es como un colchón con un hundimiento profundo en el medio. Las áreas de Linbian y Jiadong, que están llenas de granjas de peces, son los puntos más problemáticos. En estas áreas, el terreno se hunde rápido. En contraste, el pueblo de Fangliao y algunas zonas del interior están relativamente estables, casi sin movimiento. El mapa del hundimiento del terreno coincide perfectamente con el mapa de las granjas de peces, lo que sugiere que la intensa extracción de agua subterránea para las granjas es el principal culpable.

La velocidad del hundimiento
El hundimiento no es una marcha constante y aburrida; se acelera o se ralentiza dependiendo del clima.

2021–2022: El terreno se hundía a un ritmo moderado, unos 19 a 24 milímetros por año en los puntos calientes.
2022–2023: Este fue el peor año. Durante una larga sequía con muy poca lluvia, los niveles de agua subterránea bajaron y el terreno se hundió como una piedra. En los peores puntos (cerca de la estación DLIO), el terreno cayó estrepitosamente a un ritmo de aproximadamente 79 a 100 milímetros por año. ¡Eso es casi 4 pulgadas en un solo año!
2023–2024: Después de una temporada húmeda con lluvias intensas, los niveles de agua subterránea subieron y el hundimiento disminuyó drásticamente a unos 11 a 27 milímetros por año.

¿El terreno se recupera?
Esta es la parte más interesante. El terreno actúa como un resorte que ha sido estirado demasiado. Cuando llegó la lluvia a finales de 2023, el terreno cerca de los puntos calientes de hundimiento se recuperó un poco. Esto se llama "rebote", y significa que parte del hundimiento era solo la esponja exprimiendo el agua temporalmente. Sin embargo, el terreno no regresó a su altura original. Se mantuvo más bajo que antes. Esto nos dice que, si bien parte del hundimiento es temporal y reparable mediante la lluvia, mucho de él es permanente. La esponja ha sido aplastada con tanta fuerza que no puede volver a su forma original por completo. Esto nos indica que, aunque parte del hundimiento es temporal y reparable con la lluvia, mucho de él es permanente. La esponja ha sido aplastada con tanta fuerza que no puede volver a su forma original por completo.

Verificando el trabajo
Los investigadores no solo confiaron en su radar. Compararon sus hallazgos satelitales con mediciones del mundo real de 89 puntos de nivelación precisos (como marcadores de topografía en el suelo) y las estaciones de GPS.

La coincidencia: Antes de corregir el problema del "deslizamiento lateral", sus datos de radar estaban algo desviados en comparación con las mediciones terrestres. Pero una vez que corrigieron el movimiento horizontal, los datos del radar coincidieron mucho mejor con las mediciones terrestres. La correlación (qué tan bien se alinean) saltó de un débil 0.624 a un fuerte 0.793 cuando los compararon con los datos de nivelación.
El error: Incluso después de corregirlo todo, todavía había una pequeña diferencia. El radar y las mediciones terrestres no concordaban perfectamente, con un error promedio (RMSE) de aproximadamente 9.2 a 11.5 milímetros por año. Esto no es porque el radar esté mal, sino porque el radar observa un área amplia mientras que los marcadores terrestres ven solo un punto diminuto, y el radar tiene que adivinar el movimiento vertical exacto desde un ángulo inclinado.

La conclusión final
El estudio confirma que las granjas de peces en la costa de Pingtung están causando que el terreno se hunda, y es una mezcla de dos cosas: un "exprimidismo" temporal que ocurre cuando el nivel freático baja, y un "aplastamiento" permanente que permanece incluso cuando llueve. El terreno se hundió más rápido durante los años secos de 2022 y 2023, pero se ralentizó cuando regresaron las lluvias. Aunque el terreno rebota un poco, no se recupera por completo, lo que significa que la tierra se está volviendo más baja con el tiempo. Esto es una mala noticia para una zona costera de baja altitud porque, a medida que el terreno se hunde, se vuelve más difícil drenar el agua de lluvia y más fácil que el mar inunde las calles. Los investigadores sugieren que para solucionar esto realmente, necesitamos vigilar el terreno con ambos ojos (satélites y estaciones terrestres) y gestionar el uso del agua cuidadosamente, porque una vez que esa esponja es aplastada, es muy difícil volver a desaplastarla.

Resumen Técnico: Subsidencia del terreno asociada a la acuicultura en la costa de Pingtung, Taiwán, mediante observaciones de InSAR, GNSS y nivelación

Planteamiento del problema
La llanura costera de Pingtung, en el suroeste de Taiwán, particularmente en los municipios de Linbian, Jiadong y Fangliao, enfrenta una severa subsidencia del terreno impulsada por la acuicultura intensiva y la extracción pesada de agua subterránea asociada. Esta región se caracteriza por sedimentos aluviales compresibles; la extracción excesiva de agua subterránea reduce la presión del agua intersticial, transfiriendo la carga de sobrecarga al esqueleto del sedimento y causando una compactación irreversible. Si bien estudios previos han documentado la subsidencia mediante nivelación precisa, GNSS e InSAR, la interpretación de los datos de InSAR en esta región se complica por dos factores principales: (1) la coexistencia de un movimiento tectónico horizontal regional significativo y la subsidencia vertical, lo que sesga las mediciones de la línea de visión (LOS) si no se corrigen; y (2) las fuertes variaciones estacionales del vapor de agua troposférico que pueden imitar la deformación de la superficie. Además, el contexto hidroclimático —alternancia de sequías, lluvias de Meiyu y tifones— sugiere que la subsidencia comprende tanto un rebote elástico estacional como un descenso acumulativo a largo plazo, lo cual una única tendencia lineal puede ocultar.

Metodología
Este estudio analizó la deformación del suelo desde abril de 2021 hasta diciembre de 2024 utilizando un marco de fuentes múltiples:

Procesamiento de InSAR: Se procesaron 108 imágenes de la trayectoria ascendente de Sentinel-1A utilizando InSAR de dispersor persistente (PS-InSAR) mediante el algoritmo StaMPS. El flujo de trabajo incluyó el preprocesamiento con ISCE2, la corrección de Diversidad Espectral Mejorada (ESD) para el modo TOPS, y la incorporación de los productos GACOS (Servicio de Corrección Atmosférica en Línea de Productos Genéricos) para mitigar los retrasos troposféricos.
Corrección del movimiento horizontal: Para aislar la deformación vertical, se construyó un campo de velocidad horizontal derivado de GNSS utilizando cuatro estaciones de operación continua (LBJS, DLIO, CLON, FALI) mediante Regresión de Procesos Gaussianos (GPR). Este campo se utilizó para eliminar las proyecciones del movimiento horizontal de las mediciones de LOS de InSAR antes de convertir la señal restante a desplazamiento vertical.
Restauración de la referencia: La referencia vertical se restauró utilizando la velocidad vertical de GNSS en la estación FALI.
Validación y ajuste: Los resultados de InSAR se evaluaron frente a las series temporales de GNSS y 89 puntos de control de nivelación precisa. Se ajustó un modelo planar de primer orden a las diferencias entre las velocidades de InSAR no ajustadas y las de nivelación para cuantificar y reducir las discrepancias sistemáticas espaciales.
Análisis hidroclimático: Las series temporales de deformación del suelo se segmentaron por estados de desplazamiento mínimo anual para analizar la variabilidad interanual en relación con las lluvias y las fluctuaciones del nivel del agua subterránea en pozos de monitoreo específicos (Wengfeng y Dexing).

Contribuciones clave

Desacoplamiento del movimiento horizontal y vertical: El estudio demuestra que en regiones con un pronunciado movimiento tectónico horizontal, la conversión directa de LOS a desplazamiento vertical sin corregir los componentes horizontales introduce un sesgo significativo. La corrección propuesta basada en GNSS mejoró significamente la correlación temporal entre las series temporales verticales de InSAR y GNSS.
Cuantificación de discrepancias sistemáticas: La investigación identificó una pronunciada tendencia sistemática de noroeste a sureste en las diferencias entre las velocidades de InSAR y nivelación no ajustadas. Un ajuste planar de primer orden redujo con éxito este gradiente espacial, mejorando el coeficiente de correlación de 0.624 a 0.793 y reduciendo el RMSE de 11.5 a 9.2 mm/año.
Resolución temporal de los mecanismos de subsidencia: Al analizar series temporales segmentadas en lugar de una única tendencia lineal, el estudio distinguió entre la deformación elástica recuperable estacional y la subsidencia acumulativa a largo plazo, vinculando estos patrones con periodos hidrológicos específicos (estaciones secas vs. húmedas).

Resultados

Distribución espacial: Las velocidades medias de LOS de abril de 2021 a diciembre de 2024 oscilaron entre −35.0 y 4.4 mm/año. Tras corregir el movimiento horizontal y restaurar la referencia vertical, el campo de velocidad vertical resultante identificó a Linbian, Jiadong y las áreas de acuicultura costeras adyacentes como los principales focos de subsidencia, mientras que Fangliao y algunas zonas de interior permanecieron relativamente estables.
Métricas de validación:
- Comparación con GNSS: Tras la corrección horizontal, los coeficientes de correlación ( $R$ ) entre las series temporales verticales de InSAR y GNSS aumentaron a 0.950 (LBJS), 0.938 (DLIO) y 0.760 (CLON). Sin embargo, los valores de RMSE siguieron siendo altos (16.7–24.8 mm) debido a la amplificación del ruido durante la conversión de LOS a vertical y las incertidumbres de interpolación.
- Comparación con nivelación: Las velocidades de InSAR no ajustadas mostraron una concordancia moderada con la nivelación ( $R=0.624$ ). El ajuste planar mejoró la consistencia espacial, aunque los autores señalan que esto representa una evaluación de sensibilidad más que una validación externa independiente.
Variabilidad interanual:
- 2022–2023: La subsidencia más severa ocurrió durante este periodo, coincidiendo con una sequía prolongada y el descenso de los niveles de agua subterránea. Las velocidades segmentadas alcanzaron los -100.0 mm/año en LBJS y -79.1 mm/año en DLIO.
- 2023–2024: Las tasas de subsidencia disminuyeron notablemente (por ejemplo, -11.0 mm/año en DLIO) tras la estación húmeda de 2023 y la recuperación del agua subterránea.
- Rebote: Cerca de la estación DLIO, la recuperación del agua subterránea a finales de 2023 fue acompañada de un rebote parcial de la superficie, aunque la superficie no regresó a su nivel inicial, lo que indica una mezcla de deformación elástica e inelástica.

Significado y afirmaciones
El artículo afirma que la integración de PS-InSAR con GNSS y nivelación proporciona un marco robusto para monitorear la subsidencia asociada a la acuicultura en entornos costeros complejos. El estudio enfatiza que:

El movimiento horizontal es crítico: Ignorar el movimiento tectónico horizontal en estudios de InSAR de geometría única en el suroeste de Taiwán conduce a estimaciones verticales sesgadas.
Motores hidroclimáticos: La subsidencia observada no es uniforme; fluctúa significativamente con las condiciones hidrológicas, comprendiendo tanto respuestas elásticas estacionales como compactación permanente.
Vínculo con la acuicultura: La coincidencia espacial de los focos de subsidencia con los estanques de acuicultura refuerza el papel de la acuicultura dependiente del agua subterránea como un motor primario, aunque el estudio no cuantifica directamente los volúmenes de extracción.
Limitaciones: Los autores declaran modestamente que la correspondencia temporal observada no prueba una relación causal única ni separa definitivamente la compactación elástica de la inelástica. Reconocen limitaciones que incluyen la geometría de trayectoria ascendente única, la escasa cobertura de GNSS para la interpolación, la baja coherencia sobre los estanques de acuicultura y los errores atmosféricos residuales.

El estudio concluye que la dependencia continua del agua subterránea en esta región de baja altitud, combinada con sedimentos compresibles, plantea riesgos constantes para el drenaje y la exposición a inundaciones, lo que requiere estrategias de monitoreo a largo plazo que combinen múltiples conjuntos de datos geodésicos e hidrológicos.

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