Un proyecto europeo desarrollará un sistema de alerta temprana para prevenir la mortalidad de pinares y encinares

El Instituto de Agricultura Sostenible (IAS) del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) se ha puesto al frente del proyecto europeo TREAD, una iniciativa pionera que busca desarrollar un sistema automatizado de alerta temprana para proteger la salud de nuestros bosques. Con un presupuesto cercano a los 150.000 euros y una duración de dos años, TREAD es un paso crucial en la lucha contra el declive forestal.

El objetivo principal del proyecto es crear un sistema capaz de identificar, mediante características funcionales y teledetección térmica, pinares y encinares vulnerables a plagas, así como detectar los primeros síntomas de enfermedad en los árboles. Esta capacidad de detección precoz es fundamental, ya que, como señala Alberto Hornero, investigador del CSIC en el IAS y coordinador de TREAD, "el declive forestal causado por perturbaciones bióticas y abióticas representa un grave riesgo para los ecosistemas y tiene devastadoras consecuencias económicas y ambientales". La detección temprana es clave para gestionar y mitigar la mortalidad forestal a través de una silvicultura de precisión.

El proyecto TREAD cuenta con la colaboración de la Universidad de Córdoba (UCO) y la organización privada de investigación portuguesa CoLAB ForestWISE (FW). La financiación en cascada proviene de la European Forest Institute (Finlandia), lo que subraya la importancia europea de esta iniciativa.

A pesar del gran potencial de la teledetección para evaluar la salud de las plantas, el desarrollo de modelos de alerta temprana sigue siendo un desafío. Hornero explica que "el limitado conocimiento de los cambios fisiológicos que afectan a los rasgos de las plantas bajo estrés" y las respuestas específicas a diferentes factores de estrés aún no son bien comprendidas, limitando la eficacia de los modelos predictivos.

En este contexto, TREAD permitirá establecer valores fisiológicos y térmicos de referencia para árboles sanos, contrastándolos con trayectorias anómalas. Esto proporcionará indicadores objetivos y reproducibles que facilitarán una acción temprana, antes de que los daños sean irreversibles, fortaleciendo la resiliencia de los bosques mediterráneos y minimizando el impacto económico y ecológico de su deterioro.

Más allá del desarrollo de algoritmos avanzados, el proyecto creará una base de datos abierta con un visualizador en línea. Esta plataforma integrará observaciones de campo e imágenes aéreas y satelitales, y formará parte del ForestWard Observatory europeo. Esta infraestructura permitirá escalar las métricas de salud a diferentes ecosistemas, incorporar nuevas especies y alimentar modelos predictivos de vulnerabilidad bajo distintos escenarios climáticos, facilitando así decisiones informadas para la gestión forestal.