De las DIA al Big Data ambiental: evolución metodológica y análisis de más de 250.000 documentos

En CONAMA 2024 presentamos un estudio sobre la capacidad de la IA generativa supervisada para extraer, estructurar y analizar la información contenida en aproximadamente 1.500 declaraciones de impacto ambiental de proyectos solares fotovoltaicos. Este análisis permitió identificar diferencias territoriales y temporales en los criterios administrativos, las medidas ambientales, los programas de vigilancia, el seguimiento de la mortalidad y las especies consideradas. Durante los dos últimos años, este estudio ha evolucionado hacia una metodología de análisis masivo de documentación ambiental y administrativa, estructurada en las siguientes fases: i) identificación de fuentes oficiales y recopilación sistemática de más de 1,6 millones de documentos; ii) acceso y descarga automatizada de la documentación disponible en los portales oficiales; iii) filtrado, depuración y clasificación por sector, subsector, territorio, procedimiento y tipología documental; iv) extracción, normalización y estructuración de la información mediante IA y PLN; v) validación técnica, control de calidad y evaluación cualitativa de las métricas de rendimiento; vi) análisis estadístico descriptivo y multivariante de los parámetros objetivo; y vii) evaluación de la capacidad predictiva del conjunto de datos.
Los datos obtenidos se someten a reglas de consistencia, controles de calidad, validación por personal técnico especializado y análisis estadístico avanzado, garantizando la trazabilidad entre cada registro y su documento de origen. Este modelo híbrido analiza más de 250.000 documentos ambientales y administrativos de los sectores de energía, agua, agricultura y ganadería, transporte, urbanismo, industria, telecomunicaciones, residuos y nuevas infraestructuras estratégicas.
Como resultado, se presenta un análisis espaciotemporal del número y la distribución de los proyectos por sectores y territorios, con especial atención a la evolución de los proyectos de energías renovables. Además, se complementa con un análisis pormenorizado de más de 300 resoluciones estatales de proyectos eólicos publicadas entre 2020 y 2026.
Los resultados muestran un incremento de las resoluciones desfavorables durante los últimos años del periodo analizado y señalan a rapaces, aves esteparias y quirópteros como los grupos faunísticos con mayor presencia de impactos críticos. Asimismo, prácticamente todos los proyectos aprobados incorporan programas de vigilancia ambiental y el 95,7 % contempla alguna modalidad de seguimiento de la mortalidad de fauna. Este seguimiento se exige tanto para los aerogeneradores como para las líneas eléctricas aéreas, mientras que el uso de perros detectores se establece únicamente en el 21,7 %. Además, el 98,5 % de los proyectos queda sujeto al protocolo de actuación frente a aerogeneradores conflictivos y el 93,4 % incorpora protocolos de parada de aerogeneradores por presencia de quirópteros.
La información obtenida se representa mediante indicadores, mapas, series temporales y análisis multivariantes. Los resultados permiten caracterizar la evolución temporal de las resoluciones ambientales y de las medidas establecidas para el seguimiento y reducción de la mortalidad de la fauna. La recurrencia de impactos sobre rapaces, aves esteparias y quirópteros, así como las diferencias detectadas entre el seguimiento de aerogeneradores y líneas eléctricas, señalan la conveniencia de reforzar la homogeneidad de los criterios, la especificidad de los protocolos y la comparabilidad de los datos. Este enfoque proporciona una base cuantitativa para analizar tendencias, contrastar diferencias territoriales y evaluar la evolución de las medidas ambientales aplicadas a los proyectos eólicos.