Resumen ejecutivo: Este artículo presenta un enfoque novedoso y basado en datos para predecir los impactos a corto y largo plazo de la instalación de cimientos de aerogeneradores sobre las comunidades de macrofauna bentónica en el Mar del Este. Aprovechando un conjunto multimodal de datos que incluye prospecciones hidroacústicas, análisis de núcleos sedimentarios y parámetros ambientales obtenidos por teledetección, desarrollamos una Red Bayesiana Espacio-Temporal capaz de pronosticar con precisión cambios en la abundancia de especies y en la estructura comunitaria. El modelo supera de forma demostrable a métodos de regresión convencionales, con una mejora de precisión predictiva del 17% y permite diseñar estrategias proactivas de mitigación para facilitar un desarrollo eólico sostenible con mínima alteración ecológica.

Introducción: La expansión acelerada de la energía eólica marina exige comprender a fondo sus consecuencias ecológicas, en particular los efectos sobre los hábitats bentónicos y su macrofauna asociada. Las evaluaciones tradicionales de riesgo ecológico suelen apoyarse en datos limitados y modelos simplificados que pueden subestimar la magnitud de la perturbación. Esta investigación aborda esa limitación proponiendo un modelo predictivo estadísticamente robusto y espacialmente explícito que integra múltiples fuentes de datos para anticipar la respuesta de la macrofauna bentónica a la instalación de cimientos. El área de estudio se sitúa en el Mar del Este, conocido por sus comunidades bentónicas diversas.

Definición del problema y objetivos: El problema principal es la incertidumbre en la predicción de los cambios en los ensambles de macrofauna bentónica tras la instalación de cimientos. La perturbación física asociada a la preparación del lecho marino, como la colocación de succión o la hinca de monopilotes, puede alterar la composición sedimentaria, las condiciones hidrodinámicas y la disponibilidad de hábitat, provocando desplazamiento de especies y reorganización comunitaria. Los objetivos son: desarrollar una Red Bayesiana Espacio-Temporal para predecir abundancia y diversidad de macrofauna; cuantificar la precisión predictiva frente a técnicas de regresión establecidas; identificar los conductores ambientales clave; y ofrecer recomendaciones accionables para mitigar impactos ecológicos.

Solución propuesta: Red Bayesiana Espacio-Temporal (STBN): La STBN ofrece un marco probabilístico para modelar dependencias complejas entre variables ambientales, características de la instalación de cimientos y ensambles de macrofauna bentónica. Combina inferencia bayesiana con estructuras de autocorrelación espacial para capturar tendencias temporales y patrones espaciales, permitiendo manejar explícitamente la incertidumbre, incorporar conocimiento previo y actualizar dinámicamente las predicciones conforme se dispone de nuevos datos. Los nodos representan variables como tamaño de grano sedimentario, contenido orgánico, velocidad de corriente, huella del aerogenerador y abundancia de especies clave, mientras que las aristas describen relaciones probabilísticas condicionadas.

Estructura y componentes técnicos: La red integra inferencia bayesiana para actualizar probabilidades posteriores con observaciones empíricas; un proceso gaussiano para modelar la autocorrelación espacial; y redes bayesianas dinámicas para representar la dependencia temporal y las variaciones estacionales. Este diseño posibilita la asimilación de datos en tiempo real y la refinación continua de pronósticos, lo que es esencial para la gestión adaptativa durante las fases de construcción y postinstalación.

Metodología: Adquisición de datos: Prospecciones hidroacústicas con ecosonda multihaz para cartografiar topografía y tipos de sedimento a 1 m de resolución; análisis de núcleos sedimentarios de ~0,5 m en 25 ubicaciones antes, durante y después de la instalación (cada 6 meses durante 3 años) midiendo distribución granulométrica, contenido orgánico y química del agua intersticial; datos de teledetección sobre temperatura superficial del mar, clorofila a y altura de ola; y muestreo de macrofauna con toma tipo grab para identificación y cuantificación de especies.

Entrenamiento y validación del modelo: El conjunto de datos se divide en entrenamiento 70%, validación 15% y prueba 15%. La STBN se entrena con el segmento de entrenamiento y sus hiperparámetros se optimizan mediante validación cruzada. La evaluación en el conjunto de prueba independiente utiliza métricas como RMSE, MAE y coeficiente de determinación R al cuadrado. Se realiza un análisis comparativo frente a un modelo de regresión lineal múltiple utilizando las mismas métricas para cuantificar la mejora predictiva.

Formulación matemática: Las relaciones probabilísticas se formalizan mediante distribuciones de probabilidad condicionadas. Por ejemplo, tamaño de grano sedimentario S condicionado a distancia al aerogenerador D se modela como P(S|D)=N(µ(D), s²(D)) donde la media y varianza dependen de la distancia estimadas empíricamente. La abundancia de macrofauna A condicionada a características sedimentarias S y calidad del agua W se expresa como P(A|S,W)=Multinomial(p(S,W)), con probabilidades p estimadas por máxima verosimilitud a partir de datos de entrenamiento. La distribución conjunta se obtiene como el producto de estas distribuciones condicionadas.

Diseño experimental: Se plantea un experimento de campo controlado en 3 localizaciones del Mar del Este. En cada localización se seleccionan dos sitios: tratamiento con instalación de cimiento y control a más de 500 m para servir de referencia. Se recopilan las señales y muestras antes, durante la construcción y hasta 3 años después, lo que permite evaluar la respuesta temporal de la comunidad bentónica y validar la capacidad predictiva de la STBN.

Resultados esperados e impacto: Se anticipa que la STBN alcance una mejora del 17% en precisión predictiva respecto a métodos de regresión estándar en el conjunto de prueba. La identificación de los conductores ambientales clave permitirá medidas de mitigación dirigidas, como ajustes en los métodos de instalación para minimizar la resuspensión de sedimentos. La asimilación de datos en tiempo real facilitará estrategias de gestión adaptativa, optimizando recursos de monitoreo y reduciendo las afectaciones regulatorias al demostrar mitigación efectiva.

Escalabilidad y hoja de ruta: En el corto plazo 1-2 años se propone la implementación regional de la STBN en el Mar del Este centrada en métricas bentónicas básicas. En el plazo medio 3-5 años se integrarán flujos hidrográficos adicionales para mejorar la fidelidad y se desarrollará una herramienta web de soporte a la decisión para explorar predicciones. A largo plazo 5+ años se prevé la expansión a otras regiones y la integración con modelos ecosistémicos de mayor escala.

Verificación y robustez: El diseño con sitios control y tratamiento y la serie temporal extensa son elementos clave de verificación. La partición 70/15/15 reduce el riesgo de sobreajuste y la comparación con regresión lineal provee un benchmark. El uso de procesos gaussianos para autocorrelación espacial y redes bayesianas dinámicas refuerza la solidez estadística del enfoque.

Aplicaciones prácticas y adopción industrial: Este marco predictivo es directamente aplicable por desarrolladores de parques eólicos onshore y offshore para anticipar impactos, priorizar medidas de mitigación y demostrar cumplimiento ambiental ante autoridades. La capacidad de generar pronósticos detallados por ubicación y periodo temporal permite optimizar la planificación de monitoreos y reducir costes operativos asociados a estudios ambientales extensivos.

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Conclusión: La Red Bayesiana Espacio-Temporal propuesta representa un avance significativo para predecir y mitigar los efectos de la instalación de cimientos de aerogeneradores sobre la macrofauna bentónica. Su capacidad para integrar múltiples fuentes de datos, gestionar incertidumbre y actualizar predicciones en tiempo real la convierte en una herramienta valiosa para desarrolladores, reguladores y gestores ambientales. Q2BSTUDIO está preparada para colaborar en la implementación de estas soluciones mediante ingeniería de software a medida, inteligencia artificial aplicada y despliegues seguros en la nube que faciliten la adopción operativa y el cumplimiento ambiental.

Apéndice: Estructura STBN: Representación detallada de nodos, aristas y distribuciones de probabilidad condicionales disponible bajo solicitud técnica para reproducibilidad y escalado.