Multi-Indicator Satellite-Based Monitoring of Water Quality Dynamics in Freshwater Reservoirs

Resumen Técnico: Monitoreo de la Dinámica de la Calidad del Agua en Embalses de Agua Dulce Basado en Satélites con Múltiples Indicadores

Planteamiento del Problema
Los embalses de agua superficial son fuentes críticas de agua potable, sin embargo, su calidad es cada vez más vulnerable a la eutrofización, el transporte de sedimentos y la acumulación de materia orgánica, impulsados por la variabilidad climática y los cambios en el uso del suelo. El monitoreo tradicional in situ, aunque es preciso, está limitado por ubicaciones de muestreo discretas, frecuencia limitada y altos costos operativos. Estas limitaciones suelen dar lugar a conjuntos de datos dispersos que no logran capturar gradientes espaciales o eventos de corta duración como las floraciones algales o los pulsos de sedimentos. Si bien la teledetección satelital ofrece una solución para la observación sinóptica, las aplicaciones en regiones con escasez de datos como Pakistán carecen de marcos integrados que combinen la delineación persistente del agua con la evaluación simultánea de múltiples indicadores de calidad del agua. Existe una necesidad específica de evaluar cómo múltiples indicadores caracterizan colectivamente las condiciones contrastantes de los embalses y sus comportamientos estacionales dentro de un marco repetible basado en la nube.

Metodología
El estudio implementó un marco unificado basado en la nube utilizando Google Earth Engine (GEE) e imágenes de la Instrumentación Multiespectral (MSI) de Sentinel-2 para monitorear los embalses de Khanpur y Simly en Pakistán durante 2023–2024. El flujo de trabajo constó de cuatro componentes principales:

1. Adquisición y Preprocesamiento de Datos: Se filtraron los datos de reflectancia de superficie Sentinel-2 Nivel-2A para asegurar una cobertura de nubes (<10%) para garantizar la consistencia temporal.
2. Delineación de la Superficie del Agua: Se extrajeron las extensiones de agua persistentes utilizando el conjunto de datos JRC Global Surface Water. Se aplicó un umbral de ocurrencia del 40% para generar máscaras binarias, asegurando que los parámetros de calidad del agua se calcularan solo sobre superficies de agua estables para minimizar la contaminación de la línea de costa.
3. Recuperación de Indicadores: Se derivaron cinco indicadores ópticos utilizando algoritmos empíricos adaptados para las bandas de Sentinel-2:
   • Clorofila-a: Estimada mediante una relación de bandas rojo a infrarrojo cercano (Gitelson et al., 2008; Pahlevan et al., 2017).
   • Turbidez y Sólidos Suspendidos Totales (SST): Calculados utilizando formulaciones de reflectancia de la banda roja (Nechad et al., 2010; Dogliotti et al., 2015).
   • Materia Orgánica Disuelta Coloreada (CDOM): Estimada mediante una relación espectral exponencial de las bandas verde y roja (Chen et al., 2017).
   • Índice de Algas Flotantes (FAI): Calculado mediante un método de línea base que involucra las bandas NIR, Roja y SWIR (Hu, 2009) para detectar acumulaciones de algas en la superficie.
4. Análisis: Se generaron composiciones medias mensuales para 2023 y 2024. Los datos se agregaron en cuatro periodos estacionales (invierno, pre-monzón, monzón, post-monzón). Para facilitar la comparación entre indicadores con diferentes unidades, se calcularon respuestas estacionales estandarizadas (puntuaciones z). Los resultados se interpretaron cualitativamente frente a informes de campo del Consejo de Investigación de Recursos Hídricos de Pakistán (PCRWR).

Resultos Clave
El estudio reveló dinámicas espaciales, estacionales e interanuales distintas entre los dos embalses:

• Embalse de Khanpur: Caracterizado por una mayor productividad biológica y materia suspendida. Exhibió niveles consistentemente más altos de clorofila-a (medias anuales ~294–297 mg m⁻³) y turbidez (medias anuales >380 FNU) en comparación con Simly. Khanpur mostró respuestas elevadas durante los periodos de pre-monzón y monzón, con una mayor variabilidad de SST y valores positivos intermitentes de FAI, lo que sugiere características transitorias de vegetación o algas flotantes. El análisis espacial indicó que los valores elevados se concentraron cerca de las entradas de los tributarios y las líneas de costa poco profundas.
• Embalse de Simly: Exhibió una reversión estacional más clara y concentraciones de CDOM más altas (media anual ~3.0). Las condiciones de invierno estuvieron dominadas por la turbidez, los SST y el CDOM, mientras que las condiciones de monzón se caracterizaron por indicadores biológicos mejorados (clorofila-a alcanzando >300 mg m⁻³ a finales del verano). Los valores de FAI se mantuvieron consistentemente negativos, indicando la ausencia de floraciones algales flotantes persistentes a gran escala.
• Patrones Estacionales: Los perfiles de múltiples indicadores estandarizados resaltaron que Simly tiene un cambio pronunciado de un régimen de invierno de materia suspendida/CDOM a un régimen de monzón de actividad biológica. En contraste, Khanpur mantuvo respuestas de clorofila-a y materia suspendida relativamente elevadas durante los periodos de pre-monzón y monzón con una separación estacional menos pronunciada.
• Consistencia Interanual: Ambos embalses mostraron una similitud notable en las curvas anuales entre 2023 y 2024, lo que sugiere que los procesos estacionales ejercen una influencia más fuerte en la calidad del agua que la variabilidad interanual durante el periodo de estudio.

Contribuciones Clave
La contribución principal del artículo radica en la evaluación integrada de múltiples indicadores en lugar del desarrollo de nuevos algoritmos de recuperación. Específicamente, el estudio:

• Demuestra la utilidad de combinar la delineación persistente de la superficie del agua con la evaluación espacial y temporal simultánea de cinco indicadores ópticos.
• Proporciona un análisis comparativo de dos embalses de agua potable contrastantes dentro de un marco común y repetible basado en la nube.
• Resalta el valor de evaluar conjuntamente indicadores ópticos complementarios para distinguir regímenes específicos del embalse (por ejemplo, impulsados por sedimentos/productividad frente a ricos en CDOM) que podrían pasarse por alto mediante el uso de un solo parámetro.
• Ofrece un flujo de trabajo operativamente repetible adecuado para regiones con escasez de datos donde las observaciones sistemáticas espaciales de la calidad del agua son limitadas.

Significancia y Reivindicaciones
Los autores sostienen que este marco integrado distingue con éxito los regímenes estacionales contrastantes de los embalses y demuestra la utilidad de las observaciones satelitales para complementar el monitoreo convencional del agua potable. El estudio enfatiza que, si bien los parámetros derivados de satélite no pueden reemplazar las mediciones de laboratorio, proporcionan una perspectiva espacialmente continua y temporalmente consistente esencial para la alerta temprana y la respuesta adaptativa.

El artículo mantiene una postura modesta respecto a sus afirmaciones:

• Los valores derivados se interpretan como indicadores satelitales de la condición del embalse en lugar de sustitutos directos de los parámetros medidos en laboratorio.
• No se realizó una validación cuantitativa debido a la falta de mediciones de campo concurrentes; en su lugar, los resultados se contextualizaron cualitativamente utilizando informes existentes del PCRWR.
• El estudio reconoce las limitaciones, señalando que los algoritmos empíricos se aplicaron principalmente para una evaluación relativa y que el trabajo futuro requiere observaciones de campo sincronizadas para la calibración y validación locales.

En última instancia, el estudio posiciona el monitoreo basado en satélites como una vía escalable y rentable para extender la cobertura de monitoreo a través del espacio y el tiempo, apoyando la evaluación rutinaria de la calidad del agua y la gestión de recursos informada en regiones con infraestructura de muestreo de campo limitada.