Más allá de los fenómenos volcánicos visibles, los materiales expulsados en las erupciones dan lugar a suelos que, con el tiempo, se convierten en la base de numerosos ecosistemas y actividades agrícolas. Comprender cómo se forman, evolucionan y funcionan resulta fundamental para gestionar adecuadamente estos territorios. En este contexto se sitúa la tesis doctoral “Prediction of some soil properties in volcanic soils using random forest modeling: A case study at Chinyero Special Nature Reserve (Tenerife, Canary Islands)”, defendida recientemente por Víctor Manuel Romeo Jiménez dentro del Programa de Doctorado en Biodiversidad y Conservación de la Universidad de La Laguna.
El trabajo, dirigido por los doctores Jesús Santiago Notario del Pino y Miguel Ángel Mejías Vera, fue presentado en el Instituto de Bioorgánica Antonio González y obtuvo la calificación de sobresaliente cum laude. El tribunal lo presidió Carmen Concepción Jiménez, del Departamento de Biología Animal, Edafología y Geología de la Universidad de La Laguna, con el secretario Alberto Domingo Lázaro, miembro del Consejo Superior de Investigaciones Científicas; y el vocal, Ricardo Díaz, jefe del Departamento de Análisis Ambiental en el Instituto Tecnológico de Canarias.
La investigación propone una metodología innovadora para estudiar los suelos volcánicos combinando modelos predictivos basados en inteligencia artificial y modelos de ecuaciones estructurales, para mejorar la estimación de ciertas propiedades del terreno y comprender mejor los procesos ambientales que influyen en su comportamiento.
Un terreno peculiar
Los suelos volcánicos presentan características muy particulares dado su origen de cenizas y materiales eruptivos. Estas propiedades los convierten, en muchos casos, en suelos especialmente fértiles y productivos y, de hecho, en diferentes regiones volcánicas del mundo como Chile o Japón, ocupan una parte muy significativa de la superficie agrícola. Adicionalmente, estas superficies desempeñan un papel clave en el mantenimiento de los ecosistemas y en el almacenamiento de agua y nutrientes.
Sin embargo, el estudio de las propiedades de este suelo presenta ciertas dificultades porque normalmente requiere numerosos muestreos de campo y análisis de laboratorio, lo que implica una inversión considerable de tiempo y recursos. Además, estas propiedades pueden variar notablemente en función de factores ambientales como el clima, la vegetación o la topografía del terreno.
Por este motivo, uno de los principales objetivos de la investigación ha sido desarrollar herramientas que permitan predecir y explicar la variabilidad espacial de algunas propiedades clave del suelo, facilitando así su estudio en paisajes volcánicos.
Entre las variables analizadas destacan el carbono orgánico, el pH y la capacidad de retención de fosfato, tres propiedades del terreno fundamentales para evaluar la calidad del terreno y comprender su funcionamiento en ecosistemas volcánicos. El carbono orgánico, por ejemplo, desempeña un papel esencial en la fertilidad de la superficie, ya que influye en su estructura, en la retención de agua y nutrientes y en la actividad biológica. Por su parte, el pH condiciona la disponibilidad de nutrientes para las plantas, mientras que la retención de fósforo constituye una propiedad característica de las superficies derivadas de cenizas volcánicas.
Machine learning y ecuaciones
Para analizar estas propiedades, el trabajo combina diferentes enfoques de modelización. Por un lado, emplea técnicas de machine learning, concretamente el algoritmo Random Forest, que permite procesar grandes cantidades de datos y detectar patrones complejos entre variables ambientales y propiedades del suelo. Por otro lado, utiliza modelos de ecuaciones estructurales, una herramienta estadística que permite estudiar las relaciones directas e indirectas entre distintos factores ambientales.
Esta combinación de enfoques permite no solo mejorar la capacidad de predicción de las propiedades del suelo, sino también comprender mejor los procesos ambientales que influyen en su funcionamiento.
Entre los resultados más relevantes del estudio destaca la relación entre factores ambientales como la vegetación y la lluvia y las características del suelo. La cubierta vegetal aporta materia orgánica que mejora la estructura y favorece la retención de agua y nutrientes, mientras que la lluvia influye en la disponibilidad de humedad y en el transporte de minerales. La interacción entre estos elementos explica gran parte de las diferencias observadas en el terreno dentro de la zona de estudio.
Aunque los resultados obtenidos se refieren específicamente a la Reserva Natural Especial del Chinyero, el investigador señala que “la metodología desarrollada sí puede aplicarse en otros territorios volcánicos, siempre que los modelos se ajusten previamente a las condiciones ambientales de cada zona”. En este sentido, el enfoque propuesto puede convertirse en una herramienta útil para mejorar la planificación territorial y la gestión de espacios naturales protegidos.
