Martes, 28 Enero 2025 09:21

Nueve años de datos horarios crean el mayor mapa predictivo del polen del olivo en Córdoba

Escrito por UCC+i
Imagen del equipo de investigación que ha participado en el estudio. Imagen del equipo de investigación que ha participado en el estudio.

Un trabajo de la UCO explora durante nueve años la influencia diaria de las condiciones meteorológicas en la dispersión del polen del olivo, lo que permitirá prever episodios de altas concentraciones y mejorar la prevención y gestión de alergias


Un equipo interdisciplinar de los Departamentos de Física y de Botánica, Ecología y Fisiología Vegetal (Área de Botánica) de la Universidad de Córdoba ha desarrollado el mapa más completo hasta la fecha sobre la dinámica intradiaria del polen del olivo en Córdoba, un trabajo que abre nuevas posibilidades para prever episodios de altas concentraciones de polen en la ciudad.


El estudio, realizado a lo largo de nueve años consecutivos, se basa en mediciones horarias obtenidas con un instrumento volumétrico para la captura de polen y esporas, ubicado en el campus universitario de Rabanales. Este dispositivo dispone de un reloj interno, y aspira 10 litros de aire por minuto. Las partículas quedan retenidas en una superficie adhesiva que, posteriormente, se analizan bajo microscopio óptico, lo que permite caracterizar con exactitud cómo varía la concentración de polen a lo largo del día.


“Si bien la variación diaria durante la temporada de polen ha sido ampliamente investigada, la dinámica intradiurna, es decir, lo que ocurre dentro de 24 horas del día, no se había explorado a este nivel en la literatura científica”, explica Herminia García, una de las investigadoras que ha participado en el trabajo.


Estos cambios en la concentración de polen, tal y como evidencia el trabajo, no sólo dependen del comportamiento biológico del olivo, sino también de una serie de factores externos como la dirección y la velocidad del viento y la tipología de las masas de aire que llegan a la región. Según destaca el investigador Miguel Ángel Hernández, el trabajo ha logrado cruzar todas las variaciones en las concentraciones de polen a lo largo del día con información del viento, utilizando para ello técnicas cluster, un método estadístico que permite agrupar datos según sus similitudes, y que ha permitido identificar patrones de comportamiento que hasta la fecha no se habían estudiado con tanto detalle.


En este sentido, el estudio evidencia que el régimen de vientos influye de forma diferente en las concentraciones de polen durante el periodo previo y posterior al pico, es decir, el día de la estación con mayor concentración de polen. Mientras que en la etapa previa tiene más relevancia la influencia de la floración local, en el periodo posterior, las masas de aire provenientes del noroeste tienen un mayor peso en la llegada de polen de olivo a Córdoba. Además, el valle del Guadalquivir juega un papel clave al canalizar los vientos en dirección nordeste-suroeste, subraya la investigación.


El trabajo no solo aporta un conocimiento más profundo sobre la dinámica de la dispersión del polen en Córdoba, sino que sienta las bases para desarrollar modelos predictivos en la ciudad más precisos y personalizados, explica Carmen Galán, investigadora principal del grupo de Botánica Sistemática y Aplicada.


En este sentido, los resultados facilitan la anticipación a distintos escenarios meteorológicos y sus efectos sobre la concentración de polen, lo que permitiría ajustar los calendarios de medicación, emitir alertas tempranas y mejorar, en definitiva, la gestión pública y prevención de la alergia al polen del olivo, la segunda alergia polínica más prevalente en la sociedad española según la Sociedad Española de Alergología.


Referencia:


Hernández-Ceballos MA, López-Orozco R, Ruiz P, Galán C, García-Mozo H. Exploring the influence of meteorological conditions on the variability of olive pollen intradiurnal patterns: Differences between pre- and post-peak periods. Sci Total Environ. 2024 Dec 15;956:177231. doi: 10.1016/j.scitotenv.2024.177231. Epub 2024 Nov 4. PMID: 39471956.

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