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29 de septiembre de 2026

Panorama Planetario

Resumen ejecutivo. La señal conjunta del sistema Tierra combina una atmósfera cálida, océanos con temperaturas elevadas y un episodio de El Niño que modifica las probabilidades de lluvia en distintas regiones. Este panel reúne los últimos datos y pronósticos oficiales disponibles; la fecha de actualización del panel no convierte las mediciones mensuales o semanales en cifras tomadas hoy.

🌡️ Temperatura global

Calor persistente

El último balance mensual publicado por Copernicus corresponde a agosto. La temperatura media global fue de 16,96 °C, según ERA5. Una anomalía mensual describe el conjunto del planeta y no permite anticipar la temperatura de una ciudad durante esta jornada. Fuente: Copernicus.

🌊 Océanos

Superficie marina bajo vigilancia

Copernicus ha señalado temperaturas superficiales elevadas en el océano fuera de las zonas polares. El calentamiento del Pacífico ecuatorial asociado a El Niño merece seguimiento por su influencia sobre las lluvias y por la posibilidad de episodios de calor marino. La situación concreta varía entre cuencas. Fuente: Copernicus.

◉ CO₂ atmosférico

425,82 ppm en Mauna Loa

Es el promedio preliminar de la semana iniciada el 20 de septiembre, publicado por NOAA el 28 de septiembre. Supera los 424,12 ppm de la semana comparable de 2025. Es una medición de esa estación, no el promedio instantáneo de todo el planeta. Fuente: NOAA.

🧊 Hielo polar

Dos regiones, comportamientos distintos

El balance de agosto situó la extensión del hielo marino ártico entre las más bajas observadas para ese mes. En la Antártida, las desviaciones fueron desiguales entre sectores. Conviene seguir ambas series por separado: una cifra ártica no describe automáticamente el estado antártico. Fuente: Copernicus.

🔥 Incendios

Humo y transporte atmosférico

El seguimiento de incendios requiere observar tanto el área quemada como el desplazamiento del humo. Una pluma puede afectar la calidad del aire lejos del foco original. Los riesgos locales cambian rápidamente; las alertas de los servicios de protección civil prevalecen para decisiones inmediatas. Seguimiento: CAMS.

☀️ Sequías

Probabilidades regionales divergentes

La perspectiva estacional de la OMM apunta a condiciones más húmedas en unas zonas y mayor riesgo de sequía en otras bajo la influencia de El Niño. Es una señal probabilística, no un pronóstico uniforme ni una declaración de sequía para todos los territorios. Fuente: OMM.

⛈️ Fenómenos extremos

Más atención al contexto local

El Niño puede alterar la exposición a calor, lluvias intensas e inundaciones, pero no explica por sí solo cada tormenta. La preparación debe basarse en avisos meteorológicos nacionales y en las condiciones de cada cuenca, costa y ciudad. Contexto: OMM.

Señal planetaria destacada · Próximos 7–14 días

La señal principal es la interacción entre un Pacífico ecuatorial cálido y una atmósfera global ya cálida. Durante las próximas dos semanas, la prioridad es revisar los pronósticos regionales actualizados de lluvia, calor y viento. La perspectiva estacional de la OMM orienta sobre riesgos amplios, pero no sustituye los avisos diarios ni permite atribuir un episodio individual a El Niño.

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El aleteo de los insectos ayudará a cuantificar la biodiversidad

Las poblaciones de insectos están cayendo en picado en todo el mundo, con importantes consecuencias para nuestros ecosistemas y sin que sepamos muy bien por qué. 


por la Universidad de Copenhague


Un nuevo método de IA de la Universidad de Copenhague está configurado para ayudar a monitorear y catalogar la biodiversidad de insectos, lo que hasta ahora ha sido todo un desafío.

Los insectos son vitales como polinizadores de plantas, como fuente de alimento para una amplia variedad de animales y como descomponedores de material muerto en la naturaleza. Pero en las últimas décadas, han estado luchando. Se estima que el 40 por ciento de las especies de insectos están en declive y un tercio de ellas están en peligro de extinción.

Por lo tanto, es más importante que nunca monitorear la biodiversidad de insectos, para comprender su disminución y, con suerte, ayudarlos. Hasta ahora, esta tarea ha sido difícil y requiere muchos recursos. En parte, esto se debe al hecho de que los insectos son pequeños y muy dinámicos. Además, los investigadores científicos y las agencias públicas necesitan instalar trampas, capturar insectos y estudiarlos bajo el microscopio.

Para superar estos obstáculos, los investigadores de la Universidad de Copenhague han desarrollado un método que utiliza los datos obtenidos de un sensor infrarrojo para reconocer y detectar los aleteos de insectos individuales. El método de IA se basa en el aprendizaje automático no supervisado, donde los algoritmos pueden agrupar insectos que pertenecen a la misma especie sin intervención humana. Los resultados de este método podrían proporcionar información sobre la diversidad de especies de insectos en un espacio natural sin que nadie necesite atrapar y contar las criaturas a mano.

«Nuestro método hace que sea mucho más fácil hacer un seguimiento de cómo evolucionan las poblaciones de insectos. Ha habido una gran pérdida de biomasa de insectos en los últimos años. Pero hasta que sepamos exactamente por qué los insectos están en declive, es difícil desarrollar las soluciones adecuadas». Aquí es donde nuestro método puede aportar nuevos e importantes conocimientos”, afirma Ph.D. estudiante Klas Rydhmer del Departamento de Geociencias y Gestión de Recursos Naturales de la Facultad de Ciencias de la UCPH, quien ayudó a desarrollar el método.

inteligencia artificial avanzada

Los investigadores ya han desarrollado un algoritmo que identifica plagas en campos agrícolas. Pero en lugar de identificar insectos como plagas, los investigadores han podido desarrollar este nuevo algoritmo para identificar y contar varias poblaciones de insectos en la naturaleza en función de las mediciones obtenidas del sensor.

«El sensor es un poco como las cámaras de vigilancia de la vida silvestre que se usan para monitorear los movimientos de los animales más grandes en la naturaleza. Pero en lugar de tomar una foto, el sensor mide los insectos que han volado hacia la fuente de luz. El algoritmo luego usa el aleteo del insecto para identificarlos en diferentes grupos», explica el profesor asistente Raghavendra Selvan del Departamento de Ciencias de la Computación, quien dirigió el desarrollo de la inteligencia artificial utilizada en el sensor.

El algoritmo distingue a los insectos por sus siluetas cuando sus alas están desplegadas, ya que es solo entonces cuando sus diferencias físicas se vuelven más evidentes. Luego compara las siluetas de diferentes grabaciones de insectos y coloca siluetas similares en el mismo grupo que luego se puede usar para determinar el insecto que probablemente voló a través del haz de luz.

Prototipo que se lanzará en primavera

Cuando los insectos emerjan con toda su fuerza en la primavera, los científicos utilizarán el prototipo inicial para aventurarse en la naturaleza y recopilar datos del mundo real.

Hasta ahora, los investigadores han probado el algoritmo y la inteligencia artificial utilizando una gran base de datos de imágenes de grabaciones de insectos obtenidas en condiciones controladas y algunos datos del mundo real, donde los resultados han sido prometedores.

«Probaremos el sensor en diferentes paisajes, incluidos brezales, bosques y áreas agrícolas, para ver cómo funciona en el mundo real. Pero también, para alimentar el algoritmo con más datos, para que pueda ser aún más preciso», dice. Raghavendra Selvan.

Según los investigadores, su invento hace posible monitorear muchas áreas geográficas más a fondo de lo que ha sido posible en el pasado. Al mismo tiempo, la invención hace que sea menos intensivo en recursos vigilar a los insectos, que constituyen el 80 por ciento de todas las especies de animales terrestres.

«Hoy en día, es imposible permitirse el tipo de monitoreo necesario para obtener una visión más precisa de cómo están nuestros insectos. Este sensor solo necesita humanos para colocarlo en la naturaleza. Una vez allí, comienza a recopilar datos sobre las poblaciones locales de insectos . ”, concluye Klas Rydhmer.

Hechos

  • Los insectos son el grupo más grande y diverso de especies animales descritas en la Tierra. Constituyen alrededor del 80% de todas las especies de animales terrestres del planeta.
  • Es la primera vez que este método de inteligencia artificial, conocido como Variational Auto Encoder (VAE), se utiliza para hacer un inventario de la biodiversidad de insectos.
  • Usando una señal óptica de un sensor infrarrojo, el algoritmo puede decodificar insectos que vuelan a través de un haz de luz.