Gestión inteligente del oxígeno disuelto en estanques acuícolas

En la acuicultura, el éxito de un ciclo de producción depende de un complejo equilibrio de factores, pero ninguno es tan vital y tan dinámico como el oxígeno disuelto (OD) en el agua. Mantener concentraciones estables de OD es fundamental para prevenir la hipoxia, una condición que puede estresar a los peces, afectar su crecimiento, suprimir su sistema inmune y, en casos severos, causar mortalidades masivas con pérdidas económicas devastadoras.

Eventos históricos, como las mortandades de peces en Filipinas o la pérdida de millones de salmones en Chile debido a la proliferación de algas nocivas, subrayan las graves consecuencias de una gestión deficiente del OD. Afortunadamente, los avances en la tecnología de sensores, la inteligencia artificial (IA) y el Internet de las Cosas (IoT) están revolucionando la forma en que monitoreamos y predecimos los niveles de oxígeno.

Un estudio publicado por investigadores de la Florida Atlantic University desglosa los hallazgos de una reciente revisión científica que explora los tres pilares de la gestión moderna del OD: los factores causales que lo gobiernan, los modelos predictivos para anticipar sus cambios y las tecnologías de monitoreo inteligente para medirlo en tiempo real.

Conclusiones clave

• El oxígeno disuelto (OD) es el parámetro más crítico que gobierna la salud de las especies cultivadas y la sostenibilidad de las operaciones acuícolas.
• Factores como la temperatura, la fotosíntesis, la respiración de los organismos y la descomposición de la materia orgánica influyen directamente en la disponibilidad de OD.
• La inteligencia artificial (IA), a través de modelos de aprendizaje profundo, ofrece herramientas potentes para predecir con alta precisión las fluctuaciones del OD, permitiendo una gestión proactiva.
• Los sensores ópticos, integrados con la tecnología del Internet de las Cosas (IoT), representan la vanguardia para el monitoreo en tiempo real, siendo más estables y requiriendo menos mantenimiento que los métodos electroquímicos tradicionales.
• La integración de modelos predictivos y sistemas de monitoreo en tiempo real es la estrategia más prometedora para automatizar el control de la aireación y transformar la gestión reactiva en una predictiva.

¿Qué factores determinan los niveles de oxígeno en el estanque?

La concentración de OD en un estanque no es estática; es el resultado de una compleja interacción de procesos físicos, químicos y biológicos. Para entenderla mejor, el estudio publicado en la revista Aquacultural Engineering clasifica estos factores en dos grandes grupos.

Factores explícitos: los que suman y restan oxígeno directamente

Estos son los procesos que añaden o eliminan oxígeno del agua de forma directa.

• Aireación: Es la transferencia de oxígeno desde la atmósfera a la superficie del agua. Puede ocurrir de forma natural por el viento o ser inducida artificialmente con aireadores de paletas, especialmente cruciales durante la noche, cuando no hay fotosíntesis.
• Fotosíntesis: Realizada por el fitoplancton y las plantas acuáticas, es la principal fuente de producción de oxígeno durante el día, liberándolo como subproducto de la conversión de la luz solar en energía.
• Respiración: Todos los organismos del estanque (peces, invertebrados, plancton y microorganismos) consumen oxígeno constantemente para sus procesos metabólicos. El balance entre la fotosíntesis y la respiración total determina la dinámica neta del OD.
• Descomposición y nitrificación: La descomposición de materia orgánica (alimento no consumido, heces, plancton muerto) por bacterias aeróbicas es un gran sumidero de oxígeno, especialmente en el fondo del estanque. Asimismo, el proceso de nitrificación, que convierte el amonio tóxico en nitrato, también consume cantidades significativas de OD.

Factores implícitos: los que regulan el escenario

Estos factores no añaden ni quitan oxígeno, pero modifican las condiciones que afectan a los procesos explícitos.

• Temperatura: Es quizás el factor más crítico. A medida que la temperatura del agua aumenta, su capacidad para retener oxígeno disuelto disminuye. Al mismo tiempo, el metabolismo de los organismos se acelera, aumentando la demanda de oxígeno.
• Estratificación térmica: La radiación solar calienta la superficie del agua, creando capas de diferente temperatura que limitan la mezcla vertical. Esto puede dejar a las capas más profundas con bajos niveles de oxígeno, ya que la descomposición consume el OD disponible sin que este sea repuesto desde la superficie.
• pH: Los niveles de pH influyen en procesos biológicos y químicos clave. Por ejemplo, un pH más alto aumenta la toxicidad del amoníaco, lo que genera estrés respiratorio en los peces y les obliga a consumir más oxígeno para detoxificarse.
• Turbidez: El exceso de partículas suspendidas (arcilla, materia orgánica) limita la penetración de la luz, reduciendo la capacidad fotosintética del fitoplancton y, por tanto, la producción de oxígeno.

Prediciendo el futuro del oxígeno: de la estadística a la inteligencia artificial

La complejidad de estas interacciones hace que la predicción del OD sea un desafío. Históricamente, se usaron modelos mecanicistas basados en principios físicos y químicos, pero su aplicación en sistemas reales es a menudo costosa y limitada.

El poder del aprendizaje automático y profundo (machine learning y deep learning)

La revolución ha llegado con los modelos basados en datos. Estos algoritmos de IA no necesitan conocer explícitamente todas las leyes físicas; en su lugar, «aprenden» los patrones ocultos a partir de grandes volúmenes de datos históricos.

Los modelos como LSTM (Long Short-Term Memory) y GRU (Gated Recurrent Units) son especialmente buenos para analizar datos de series temporales (como las mediciones de OD cada hora) y capturar dependencias a corto y largo plazo.

Por su parte, los modelos híbridos que combinan diferentes arquitecturas (como CNN para patrones espaciales y LSTM para temporales) están demostrando ser muy efectivos.

Una de las fronteras más prometedoras es las Redes Neuronales Informadas por la Física (PINNs). Estas integran leyes físicas fundamentales (como la Ley de Henry sobre la solubilidad de gases) en el proceso de aprendizaje de la IA. Esto permite que los modelos sean más precisos y robustos, incluso en escenarios con datos escasos.

Monitoreo inteligente: los ojos y oídos en el estanque

Para que los modelos predictivos funcionen, necesitan datos de alta calidad y en tiempo real. Aquí es donde los sistemas de monitoreo inteligente juegan un papel crucial.

La tecnología detrás de los sensores de oxígeno disuelto

La medición de OD se basa principalmente en dos tecnologías:

• Sensores electroquímicos: Son los más tradicionales. Funcionan midiendo una corriente eléctrica generada por la reducción de oxígeno en un electrodo. Aunque son económicos, requieren un mantenimiento regular (cambio de membranas y electrolitos) y su precisión puede verse afectada por el flujo de agua y la presencia de otros gases.
• Sensores ópticos: Representan la tecnología más avanzada. Operan bajo el principio de «apagamiento de la fluorescencia» (fluorescence quenching). Un material luminiscente es excitado con luz, y la presencia de oxígeno reduce la intensidad y la duración de su fluorescencia. Estos sensores no consumen oxígeno, son muy estables a largo plazo, requieren un mantenimiento mínimo y no se ven afectados por gases como el H2S, lo que los hace ideales para despliegues continuos en campo.

La revolución del internet de las cosas (IoT) en la acuicultura

La verdadera transformación viene al conectar estos sensores a través del Internet de las Cosas (IoT). Redes de sensores desplegadas en el estanque recopilan datos continuamente sobre OD, temperatura, pH y otros parámetros. Esta información se transmite de forma inalámbrica (usando protocolos como LoRaWAN o 5G) a una plataforma en la nube.

Allí, los modelos de IA analizan los datos en tiempo real, predicen las tendencias del OD para las próximas horas y, si detectan un riesgo de hipoxia, pueden activar automáticamente los sistemas de aireación o enviar una alerta al productor.

Conclusión: hacia una acuicultura predictiva y resiliente

La gestión eficaz del oxígeno disuelto ya no depende únicamente de la experiencia y las mediciones manuales. La integración de un profundo conocimiento de los factores que lo afectan, el poder de los modelos predictivos basados en IA y la fiabilidad del monitoreo inteligente con sensores ópticos y IoT, está marcando el comienzo de una nueva era en la acuicultura.

Este enfoque integrado permite pasar de una gestión reactiva (actuar cuando el problema ya ocurrió) a una proactiva y predictiva, previniendo eventos críticos antes de que sucedan. La adopción de estas tecnologías no solo asegura el bienestar de las especies cultivadas, sino que también optimiza el uso de recursos como la energía, reduce los riesgos y fomenta operaciones más sostenibles, eficientes y rentables.

Contacto
Minghao Yu
Department of Electrical Engineering and Computer Science, Florida Atlantic University
Boca Raton, 33431, FL, USA
Email: myu2024@fau.edu

Referencia
Yu, M., Feng, Y., Ouyang, B., Wills, P. S., & Tang, Y. (2026). Dissolved oxygen in aquaculture ponds: Causal factors, predictive modeling, and intelligent monitoring. Aquacultural Engineering, 112, 102634. https://doi.org/10.1016/j.aquaeng.2025.102634

Milthon Lujan

Editor de la revista digital AquaHoy. Biólogo Acuicultor titulado por la Universidad Nacional del Santa (UNS) y Máster en Gestión de la Ciencia y la Innovación por la Universidad Politécnica de Valencia, con diplomados en Innovación Empresarial y Gestión de la Innovación. Posee amplia experiencia en el sector acuícola y pesquero, habiendo liderado la Unidad de Innovación en Pesca del Programa Nacional de Innovación en Pesca y Acuicultura (PNIPA). Ha sido consultor senior en vigilancia tecnológica, formulador y asesor de proyectos de innovación, y docente en la UNS. Es miembro del Colegio de Biólogos del Perú y ha sido reconocido por la World Aquaculture Society (WAS) en 2016 por su aporte a la acuicultura.