Cómo determinar a simple vista si un árbol está en peligro

Más de dos mil árboles sucumbieron a las rachas de viento y lluvias del viernes pasado en Santiago, especies debilitadas por distintas razones y que generaron daños en el tendido eléctrico, en casas y hasta personas. Como el fenómeno no es nuevo, el académico José Delpiano creó la aplicación Arbocensus, que permite identificar ejemplares potencialmente peligrosos en áreas urbanas.

«Para darse cuenta de si un árbol es peligroso, a simple vista y sin ser especialista, hay que fijarse en varios aspectos, entre ellos, si tiene alguna oquedad (espacio vacío en su interior); si tiene una inclinación peligrosa; una rama grande quebrada; si tiene dos o más troncos desde la base; entre otros», explica Delpiano, profesor de la Facultad de Ingeniería y Ciencias Aplicadas de la Universidad de los Andes e investigador autor de Arbocensus.

Asegura que hay expertos que pueden  medir el riesgo de un árbol urbano, pero una persona común puede apreciar una poda mal realizada, por ejemplo. «Ese es un  árbol que  va a resistir menos», advierte.

Agrega que también cualquiera puede apreciar otras señales, como ramas muertas en la copa o un suelo compactado.

Arbocensus, según Delpiano, es una plataforma que  «funciona a través de una aplicación que guía al usuario a sacar ciertas fotos del árbol y responder preguntas básicas que no requieren una capacitación formal en arbolado urbano».

«Nuestra plataforma detecta algunas cosas en que se fija un evaluador de riesgo de arbolado urbano, como por ejemplo, la  inclinación del tronco y  la especie, porque hay algunas que son más riesgosas que otras».

Para el académico, ante lo ocurrido en los últimos días en Santiago, Arbocensus se puede convertir en una «herramienta potente» para que las municipalidades enfoquen «sus recursos en árboles que presenten más riesgo, con probabilidad de fallar cuando estén cerca de infraestructura eléctrica».

El investigador plantea que la participación de las personas y grupos permitirían armar una «base de datos súper potente, porque tiene datos de los árboles, pero además geolocalizados, con imágenes». Agrega que eso permitiría, en una primera etapa, que los expertos pudieran hacer una evaluación de los ejemplares incluso desde su oficina.

«En la medida de que vayamos mejorando nuestro modelo de inteligencia artificial, nos permitiría que a lo mejor la plataforma  descarte muchos árboles que están bien, cosa que el evaluador experto vaya sólo a los que tienen la probabilidad de fallar o cerca de infraestructura crítica», explica Delpiano.