Dispersión de materia orgánica en granjas de acuicultura : desarrollo de un modelo matemático para garantizar sus sostenibilidad ambiental

Abstract

El objetivo del proyecto “Dispersión de materia orgánica en granjas de acuicultura: Desarrollo de un modelo matemático para garantizar su sostenibilidad ambiental, MACAROMOD (MAC/3/C136)1” (en adelante MACAROMOD), es el desarrollo de un modelo estructurado y validado para las condiciones ambientales y especies cultivadas en la región de la macaronesia (Canarias-Madeira-Azores-Cabo Verde), que pueda ser utilizado como herramienta de gestión en la predicción de la dispersión del material de desecho proveniente de jaulas de cultivo de dorada, lubina y corvina, y sus posibles impactos en el medio. Las tareas de creación/adaptación del modelo a las condiciones de la Macaronesia, incluyeron un intenso programa de muestreo para la recopilación de datos ambientales (corrientes, fauna, sedimento, calidad de agua, etc.) y de cultivo (pienso, producción, etc.). Se incluyó una campaña general para la obtención de los datos necesarios para la parametrización del modelo (4 concesiones) y una campaña específica y mucho más detallada, para la obtención de los datos necesarios para la validación del modelo (4 concesiones). También, se realizaron diferentes experimentos para la estimación de la cantidad de materia perdida al medio en las jaulas de cultivo y las velocidades de decantación de los pellets y heces. El modelo consta de cuatro módulos independientes (submodelos), que se estructuran secuencialmente. En el primero, se genera la malla batimétrica de la zona de interés. El segundo calcula la posición inicial de las partículas de pienso y heces. El tercero recalcula esta posición y la cantidad de material depositado en el fondo en función de los procesos de resuspensión y degradación. El cuarto predice la respuesta ambiental del material depositado a través del índice biótico AMBI. La validación del modelo indica que las predicciones del modelo tienen un muy buen ajuste con la realidad, siendo éste una herramienta de predicción con garantías.