Estudio co-liderado por académica UNAB busca mejorar el análisis de información climática para la sostenibilidad minera

La Dra. Orietta Nicolis, del Departamento de Ciencias de la Ingeniería, desarrolla la investigación junto a los académicos Ivo Fustos (U. de La Frontera) y Mauricio Calderón (U. del Desarrollo), como parte de un proyecto Anillo. El equipo presentó sus avances en la IX Conferencia Latinoamericana de Computación Estadística.

La falta de estaciones meteorológicas y la escasez de datos climáticos en los Andes representa un desafío para comprender los cambios del clima y su impacto en los ecosistemas presentes en salares y lagunas altoandinas.

En ese contexto, un grupo de investigadores co-liderado por la Dra. Orietta Nicolis, académica del Departamento de Ciencias de la Ingeniería de la Universidad Andrés Bello, desarrolló un estudio que busca mejorar la representación y análisis de la información climática en zonas de difícil acceso en el norte de Chile.

Proyecto financiado por la ANID

La investigación es parte del proyecto Anillo OASIS (ATE240015), financiado por la Agencia Nacional de Investigación y Desarrollo (ANID).

En el estudio también trabajan los investigadores Ivo Fustos (U. de La Frontera) y Mauricio Calderón (U. del Desarrollo), quienes junto a la Dra. Nicolis presentaron un avance del trabajo en la IX Conferencia Latinoamericana de Computación Estadística, realizada en la U. de Valparaíso.

“Este estudio surge de la necesidad de cuantificar cómo el cambio y la variabilidad climática, a distintas escalas temporales y espaciales, modifican el balance hídrico de los salares altoandinos y, en consecuencia, las condiciones para una actividad minera del litio sostenible”, explicó la Dra. Nicolis.

En qué consiste la propuesta

Según explicó el equipo, modelos actuales como ERA5 (conjunto de datos de reanálisis climático de alta resolución), proporcionan información global, pero su baja resolución y errores sistemáticos dificultan su aplicación precisa en zonas montañosas como los Andes.

Tomando en cuenta un escenario donde existe una alta demanda de litio debido a la transición energética, los investigadores abordaron este problema proponiendo una solución que combina registros de temperatura obtenidos por estaciones meteorológicas de la empresa SQM en el Salar de Atacama, con modelos globales.

Esto se desarrolló utilizando herramientas avanzadas como el aprendizaje automatizado (inteligencia artificial).

A través de técnicas como redes neuronales y modelos estadísticos, lograron corregir los errores de los modelos globales y aumentar la resolución de los datos, representando de mejor forma las variaciones térmicas locales.

Relevancia para la sostenibilidad

De acuerdo con los autores de la investigación, este nuevo enfoque permite generar mapas de temperatura más precisos, lo que resulta clave para evaluar riesgos climáticos en zonas de montaña, apoyar la gestión del agua, mejorar la planificación en la industria del litio y contribuir a la conservación de ecosistemas en los salares andinos. 

Uno de los logros de esta investigación fue demostrar que modelos relativamente simples pueden mejorar de forma notable la calidad de los datos climáticos, con márgenes de error muy bajos. Esto abre la puerta a soluciones más económicas, escalables y aplicables en otras regiones con similares desafíos.

Próximos pasos

Según comentó la Dra. Nicolis, los próximos pasos del proyecto incluyen la “integración de nuevos datos del salar de Maricunga y de otros salares cercanos, la incorporación de más variables climáticas (como precipitación, humedad y viento) y el desarrollo de modelos espaciotemporales que permitan generar mapas de riesgo y escenarios futuros”.

Agregó que “la finalidad es que estos resultados sirvan como insumo técnico para la toma de decisiones de autoridades y empresas que buscan compatibilizar el desarrollo de la actividad minera del litio con la sustentabilidad de los salares andinos”.