La expansión de la infraestructura de la red de carreteras siempre ha representado un motor fundamental para el desarrollo económico y la conectividad regional. Sin embargo, si dichas carreteras se desarrollan sin tener en cuenta su entorno, pueden convertirse en uno de los principales motores de la pérdida de biodiversidad, al fragmentar los hábitats y separar a la fauna silvestre de su hábitat natural. Para superar este conflicto histórico entre progreso y conservación, el Banco Mundial desarrolló una nueva metodología que combina el uso del procesamiento masivo de datos y la evaluación del riesgo ecológico antes de la creación de carreteras.
El peligro que entraña una planificación ciega
En la actualidad, uno de los grandes problemas para realizar obras desde el punto de vista de la sustentabilidad es el acceso a datos actualizados sobre el terreno. Para ello, los planificadores tienen que depender tradicionalmente de bases de datos que solían centrarse en buena medida en los vertebrados y, por tanto, quedaban excluidos miles de invertebrados, plantas y hongos que son indispensables para el funcionamiento de los ecosistemas.
En el caso de muchas regiones del mundo en desarrollo, la información disponible estaba muy desfasada para dar cuenta del daño que provocaría la traza de una nueva ruta.
Las consecuencias de las trazas de carreteras sin información desgajada son totalmente devastadoras para la naturaleza. Las carreteras alteran la hidrología local, alteran los microclimas, aumentan exponencialmente el riesgo de contacto con especies invasoras y de contaminación. Los animales sufren mortandades directas por las colisiones con los vehículos, así como el estrés generado por el ruido y por la luz artificial, reduciendo así el flujo genético y poniendo en peligro la viabilidad de sus poblaciones a medio y largo plazo.
Los datos abiertos y la inteligencia artificial
De tal forma que, para conectar este punto ciego en su perspectiva, el Banco Mundial elaboró una base de datos mundial a partir de millones de observaciones georreferenciadas de la Red Mundial de Información sobre la Biodiversidad (GBIF). Esta información en bruto fue luego convertida con herramientas de detección de patrones en inteligencia artificial de aprendizaje automático y dio como resultado un mapa de altísima resolución para más de 600 000 especies, que proporciona una radiografía detallada de la riqueza biológica de cada rincón del mundo.
Este sistema, que se puede ampliar, permite a los planificadores, antes de emprender la tarea de diseño de un proyecto, identificar por anticipado los corredores viales que atraviesan zonas clave de biodiversidad. Usando la computación en la nube para proporcionar información actualizada con rapidez, la plataforma superpone los datos de distribución de múltiples especies con las redes de carreteras existentes o las proyectadas de los países. Así, el riesgo ecológico deja de ser una mera suposición y deviene un factor que se puede medir para, en última instancia, eludir este riesgo durante la fase de diseño del proyecto.
Un método de aplicación práctica para la obra pública
La metodología que se expone aquí clasifica a las especies en cuatro grupos prioritarios, otorgando la máxima urgencia de protección a las especies endémicas (las que solo existen en el país considerado), que son aquellas que habitan en áreas limitadas. Ellas son las más vulnerables ante la pérdida de su hábitat. Para la modelización de los corredores, el sistema cruza estos mapas de biodiversidad con la red viaria o de carreteras, la cobertura forestal y la topografía (pendientes), creando un área de amortiguamiento de seguridad a cada lado del asfalto.
Los resultados que produce el sistema están estandarizados y codificados por colores (en otras palabras, constituyen una herramienta de apoyo inmediato en la toma de decisiones gubernamentales). Dicho marco es totalmente ajustable. De este modo, los usuarios locales pueden modificar los parámetros para seleccionar especies de interés particular.