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Trabajo junto a científicos

Alumnos de Las Petacas detectaron sectores del pueblo donde los mosquitos se reproducen con mayor facilidad

Luego de una ardua investigación de 4 meses junto al Conicet Rosario, estudiantes de la escuela Brigadier Estanislao López de la localidad del departamento San Martín, determinaron los puntos del ejido urbano en los cuales los insectos se sienten más cómodos para proliferarse. Una tarea esencial para atacar al dengue.

Alumnos de Las Petacas detectaron sectores del pueblo donde los mosquitos se reproducen con mayor facilidad Alumnos de Las Petacas detectaron sectores del pueblo donde los mosquitos se reproducen con mayor facilidad

Miércoles 4.12.2024
 21:27
 / 
Actualizado al Jueves 5.12.2024 11:02hs
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Rodrigo Pretto
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Rodrigo Pretto

Después de cuatro meses de investigación y un seguimiento continuo de recolección de datos tras impulsar un mapeo de la localidad de Las Petacas - departamento San Martín - para detectar y predecir la proliferación de mosquitos, alumnos de la Escuela Brigadier Estanislao López dieron a conocer los resultados finales junto al Conicet Rosario. "El desarrollo experimental fue el esperado. Después de un gran trabajo, se pudo detectar mediante variables climáticas una zona de mayor densidad de población de insectos", le dijo a este medio Gonzalo Ramos, científico Instituto de Física del Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas Rosario.

El proyecto madre se llamó Simulaciones Predictivas para Distribución de Mosquitos. Junto a investigadores del Conicet, desarrollaron un mapeo de la localidad, crearon y distribuyeron tramperas para insectos en diferentes puntos del ejido urbano, y las recolectaron semanalmente para analizar, mediante un lenguaje de programación, la localización de zonas de mayor densidad poblacional para atacar a tiempo el mosquito.

El trabajo de investigación comenzó hace 120 días. La intención de los alumnos de la Escuela Brigadier Estanislao López de Las Petacas era recolectar información de la densidad de mosquito mediante la colocación de tramperas para, luego, medir a través de una estación meteorológica las variables climáticas como presión, temperatura y humedad y, así, predecir la ubicación de la población de insectos en el ejido urbano.

El pasado viernes, con la presencia de científicos del Conicet, se dieron a conocer los resultados finales de las tareas desarrolladas por los estudiantes.

El pasado viernes, con la presencia de científicos del Conicet, se dieron a conocer los resultados finales de las tareas desarrolladas por los estudiantes. De acuerdo a lo que explicó Ramos, todo partió de una hipótesis inicial considerando que el trabajo comenzó sin ninguna base sobre el comportamiento ni distribución de los mosquitos en el pueblo. "En principio buscamos valorar cada variable climática juntamente con la densidad de mosquitos. La única forma de poder medir la cantidad de esos insectos era colocar tramperas. Y para poder hacer una predicción a corto plazo hay que saber si hay correlación entre una cosa y otra. Y hemos visto que en las matrices de datos, tanto la temperatura como la humedad, son lineales. Y detectamos que algunas variables son más específicas para la proliferación de mosquitos".

Así, y una vez que recavaron la información de las tramperas, pudieron observar las coordenadas del pueblo donde se ubicaba cada una de ellas, con sus variable climáticas y el número de insectos atrapados. "Los chicos habían elaborado un mapa mediante Google Earth donde cada trampa tenía una longitud y latitud para conocer en qué lugar se encontraba la mayor cantidad de mosquitos".

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El desarrollo de la investigación tuvo una duración de 17 semanas empezando con un conteo de insectos escasos y que luego comenzó a hacerse cada vez más prominente de acuerdo a las lluvias y condiciones del tiempo. "Una vez que confirmamos que existía una relación entre su proliferación y las variables climáticas, armamos un modelo de predicción", explicó Ramos.

De esa forma analizaron tres modelos predictivos: regresión lineal, regresión polinómica y regresión por Random Forest - un algoritmo de aprendizaje profundo -. Con los datos recavados, y mediante este último sistema analítico, se demostró un crecimiento amplio a medida del transcurso del tiempo. "Hay una tendencia ascendente de la población de mosquito. Si bien el conteo de insectos fue de 17 semanas, un corto lapso pero con cantidades necesarias, lo multiplicamos para simular las gráficas. El desarrollo experimental fue el esperado", indicó Ramos.

A través de toda la información recolectada y analizada, se determinó que en un sector de Las Petacas, donde se encontraban las tramperas número 42 y 41, se registraba la mayor cantidad de mosquitos. Allí determinaron condiciones climáticas diferentes, con niveles de humedad más alto y un ambiente vegetal de mayor densidad. "Estaba claro que, al momento de analizar los datos, había una tendencia clara del conteo de insectos. Los valores son muy precisos", indicó el científico del Conicet Rosario.

Las trampas fueron elaboradas en el propio establecimiento educativo mediante determinadas características. En total se colocaron 43 y se distribuyeron estratégiamente para poder mediir la densidad de mosquitos. Semanalmente, los jóvenes realizaron un recorrido para ejecutar la reposición y cambio de las mismas, y llevar adelante el conteo de insectos. Luego, a través de un software, los analizaron y clasificaron entre machos y hembras. "Las variables climáticas, a diferencia de las mediciones de tramperas, se analizaban de manera diaria", explicó Ramos.

Ahora, el próximo paso a seguir es intentar crear una aplicación que se pueda utilizar en cualquier lugar y, mediante la inserción de parámetros y variables, poder determinar sectores donde se proliferen los mosquitos. "Esto sería el año próximo", adelantó.

Esta no es la primera actividad que alumnos de la Escuela Estanislao López impulsan para combatir el dengue. Tiempo atrás habían confeccionado repelentes naturales y, luego, fueron por más: crearon una app para educar a adolescentes sobre el mosquito.

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Rodrigo Pretto
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