Un grupo de científicos revela una pérdida anual de 24.200 millones de toneladas de agua subterránea
La pérdida de agua subterránea en muchas partes del mundo tiene implicaciones directas sobre la vida humana, seguridad ecológica y cambios en el uso del agua.

Un estudio satelital reciente ha revelado una disminución alarmante en las reservas de agua subterránea en la Alta Montaña de Asia (AMA), conocida como la "Torre de Agua Asiática". Esta fuente crucial de agua, que sustenta el riego agrícola, el suministro de agua a las zonas urbanas y la seguridad ecológica de cientos de millones de personas en más de una docena de países río abajo, se está agotando a un ritmo alarmante de aproximadamente 24.200 millones de toneladas al año.
Dirigido por el profesor Wang Shudong, del Instituto de Investigación de Información Aeroespacial de la Academia China de Ciencias (AIRCAS), el estudio aborda los desafíos de la escasez de datos y la complejidad del terreno en la región. Sus hallazgos se publicaron recientemente en Environmental Research Letters.
Un modelo de IA revela la pérdida de agua
El equipo de investigación desarrolló un modelo de evaluación basado en inteligencia artificial (IA) mediante la integración de observaciones satelitales de múltiples fuentes, modelado del sistema terrestre e IA explicable. Esto les permitió reconstruir dos décadas de cambios en el almacenamiento de agua subterránea (AMS), identificar los factores determinantes dominantes y realizar análisis prospectivos de escenarios de riesgo.


El estudio revela que aproximadamente dos tercios del Área de Manejo de Aguas Subterráneas (AMH) experimentaron descensos en el almacenamiento de agua subterránea entre 2003 y 2020. Las disminuciones más significativas se registraron en las cuencas aguas abajo, densamente pobladas y con riego intensivo, como las cuencas del Ganges-Brahmaputra, el Indo y el Amu Daria. En cambio, algunas regiones del interior, a gran altitud, experimentaron recuperaciones localizadas en el almacenamiento de agua subterránea.
Los factores climáticos explican casi la mitad de la variabilidad observada en el Sistema de Aguas Subterráneas (SWS), y la criosfera desempeña un papel fundamental. Sin embargo, la extracción de agua para uso humano, especialmente en las zonas de riego aguas abajo, se ha convertido en un factor cada vez más importante del agotamiento de las aguas subterráneas, una tendencia que se aceleró después de 2010.
Además, las proyecciones indican que esta tendencia a la baja persistirá con las prácticas actuales de uso del agua. Si bien el derretimiento de los glaciares podría frenar temporalmente la pérdida de agua subterránea en algunas zonas alrededor de la década de 2060, este efecto amortiguador es insostenible y es probable que le siga un declive más rápido. Si los patrones actuales de uso del agua se mantienen sin cambios, se prevé un ritmo de agotamiento más rápido, lo que expondrá a las zonas agrícolas río abajo a un riesgo aún mayor.
Nuevo marco y enfoque de validación
El estudio adoptó un marco de evaluación basado en datos y basado en el conocimiento que aprovecha datos satelitales multisensor para obtener los cambios en el GWS durante los últimos 20 años. El marco utiliza una arquitectura Transformer ligera para capturar la memoria hidrológica y los efectos de retardo en cuencas montañosas. También se aplicaron técnicas de aprendizaje automático explicable para proporcionar una atribución mecanísticamente consistente de los cambios detectados en el GWS. Todos los resultados se validaron de forma cruzada con miles de mediciones de pozos de agua subterránea y conjuntos de datos independientes, lo que refuerza aún m��s la fiabilidad de las conclusiones del estudio.´
Este nuevo marco integra la teledetección con el conocimiento hidrológico físico y la interpretabilidad de la IA, superando eficazmente los desafíos que plantean el terreno complejo de la región y los datos incompletos sobre el uso humano del agua.
Fuente: Academia de China de Ciencias
Referencia
Kai Liu et al, Assessing groundwater sustainability across high mountain Asia using remote sensing, Environmental Research Letters (2026). DOI: 10.1088/1748-9326/ae2e1b
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