El cultivo de microalgas en estanques abiertos enfrenta un obstáculo persistente: la volatilidad climática. Factores críticos como la temperatura ambiental y la radiación solar fluctúan constantemente, impactando de forma directa las tasas de crecimiento de la biomasa.
Tradicionalmente, los productores han dependido de cronogramas estáticos para la rotación de cepas y la gestión de los estanques. Sin embargo, estas estrategias rígidas a menudo subutilizan el potencial productivo del sistema.
Un estudio reciente, liderado por investigadores del Pacific Northwest National Laboratory (PNNL) y la Universidad de Washington, y publicado en Biotechnology and Bioengineering, presenta una solución disruptiva: un sistema de pronóstico mensual de biomasa. Esta herramienta facilita la toma de decisiones adaptativas, determinando qué cepa cultivar y la profundidad operativa óptima del estanque en función del clima previsto.
Conclusiones clave del estudio
- Incremento del rendimiento: La implementación de estrategias basadas en pronósticos elevó el rendimiento promedio de biomasa en un 15% frente a la tecnología estándar actual.
- Alta precisión del modelo: El modelo climático GEOS-5 demostró una notable eficacia, identificando la estrategia de cultivo óptima con una precisión del 84%.
- Selección de cepas vs. profundidad: Los modelos mostraron mayor eficacia prediciendo la cepa ideal (92% de aciertos) que la profundidad del agua, debido a que la biología de las cepas responde a patrones estacionales más amplios.
- Periodos críticos: Los meses de transición estacional, como mayo y septiembre, representan el mayor desafío predictivo debido a la alta inestabilidad atmosférica.
El desafío de la variabilidad ambiental
Las microalgas representan una fuente prometedora para la generación de biocombustibles y bioproductos. No obstante, su cultivo a la intemperie es extremadamente sensible. Eventos climáticos extremos, como olas de frío imprevistas, pueden comprometer la producción si carecen de mitigación preventiva.
Hasta la fecha, la industria carecía de sistemas robustos para guiar decisiones operativas críticas basadas en proyecciones meteorológicas. Para cerrar esta brecha, los autores desarrollaron un sistema experimental que integra la Herramienta de Evaluación de Biomasa (BAT) del PNNL con datos avanzados de pronóstico climático mensual.
Metodología: Simulando el futuro en Arizona
El estudio analizó el comportamiento de dos cepas de alto rendimiento en Arizona durante el periodo 2020-2024:
- Picochlorum celeri: Una cepa optimizada para temporadas cálidas.
- Tetraselmis striata: Una variedad tolerante a climas fríos.
Los investigadores evaluaron el desempeño bajo cuatro profundidades de estanque (15, 20, 25 y 30 cm), utilizando dos enfoques predictivos:
- Pronósticos Estacionales Operativos (NMME): Modelos dinámicos que anticipan el clima futuro real.
- Climatología Histórica (NLDAS-2): Referencias basadas en promedios históricos.
El objetivo central fue determinar si el sistema podía anticipar la combinación ganadora de cepa + profundidad para maximizar la biomasa del mes siguiente.
Un salto en la productividad
Las simulaciones confirmaron que la gestión adaptativa basada en pronósticos supera significativamente a las estrategias fijas actuales (denominadas State of Technology o SOT). Mientras la estrategia SOT mantiene una profundidad constante de 20 cm y rota cepas en fechas preestablecidas, el nuevo sistema sugiere ajustes dinámicos.
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- Ganancias sustanciales: El enfoque predictivo logró un aumento promedio del 15% en biomasa.
- Picos de eficiencia: En meses clave como octubre y abril, el sistema recomendó cultivar T. striata a 15 cm (en lugar de P. celeri a 20 cm), generando aumentos de producción del 50.9% y 47.6% respectivamente.
Precisión en la toma de decisiones
El modelo GEOS-5 (parte del conjunto NMME) se destacó como el más preciso, seleccionando la estrategia correcta en el 84.3% de los casos.
El estudio reveló una distinción importante: es considerablemente más sencillo predecir la cepa adecuada que la profundidad exacta del agua. Mientras que la elección de cepa superó el 90% de precisión gracias a patrones estacionales claros, la profundidad óptima es altamente sensible a la variabilidad mensual, complicando su pronóstico.
Climatología vs. Modelos dinámicos
Un hallazgo de gran valor práctico para los productores es la robustez de los datos históricos. Si bien los modelos dinámicos complejos (GEOS-5) ofrecieron mayor precisión técnica, el enfoque basado en climatología histórica (NLDAS-2) demostró ser una «red de seguridad» eficaz.
Este enfoque reportó una pérdida de producción promedio de solo el 2.2% en los meses donde la predicción falló. Esto sugiere que, ante la ausencia de modelos complejos, el uso inteligente de datos históricos sigue siendo una herramienta potente contra la incertidumbre.
Implicaciones para la industria acuícola
Este estudio, financiado por la Oficina de Tecnologías de Bioenergía del Departamento de Energía de EE. UU. (DOE), sienta las bases para una acuicultura de microalgas más resiliente.
La capacidad de anticipar condiciones ambientales permite transitar de un enfoque reactivo a uno proactivo. Aunque los resultados actuales se basan en simulaciones con condiciones ideales, el potencial de aumentar la biomasa un 15% mediante ajustes operativos representa una oportunidad económica significativa para escalar la producción sostenible de algas en un clima cambiante.
Contacto
Hongxiang Yan
Energy and Environment Directorate, Pacific Northwest National Laboratory
Richland, Washington, USA
Email: hongxiang.yan@pnnl.gov
Referencia (acceso abierto)
Yan, H., Gao, S., Wigmosta, M. S., Coleman, A. M., Sun, N., & Huesemann, M. H. Adaptive Algal Cultivation Enabled by a Monthly Biomass Forecasting System. Biotechnology and Bioengineering. https://doi.org/10.1002/bit.70120
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.
