La Agencia Espacial Europea (ESA) ha puesto en marcha el proyecto Swarm-AWARE, una iniciativa destinada a mejorar la predicción de los efectos de las tormentas solares sobre la tecnología terrestre y satelital, según reportó el portal científico Phys.org. Financiado por el programa de observación terrestre Earth Observation Science for Society de la ESA, el proyecto busca distinguir las señales electromagnéticas originadas por el clima espacial de aquellas generadas por desastres naturales, con el objetivo de proteger sistemas críticos y fortalecer los sistemas de alerta temprana.
Un claro ejemplo de la vulnerabilidad actual se evidenció el 3 de febrero de 2022, cuando un evento de clima espacial de intensidad moderada destruyó 38 de los 49 satélites Starlink de SpaceX lanzados días antes. Este incidente demostró que tormentas geomagnéticas no extremas pueden provocar graves daños a la infraestructura orbital, subrayando la urgencia de mejorar los sistemas de monitoreo y pronóstico para proteger activos en órbita, redes eléctricas y comunicaciones terrestres.
El proyecto Swarm-AWARE —acrónimo de Swarm Investigation of Space Weather and Natural Hazards Effects— fue presentado durante la Asamblea General de la Unión Europea de Geociencias (EGU26), celebrada en Viena del 3 al 8 de mayo de 2026. Georgios Balasis, investigador principal del proyecto, explicó que la integración de datos de los satélites Swarm con observaciones terrestres y mediciones del Copernicus Sentinel-5P permite diferenciar las señales electromagnéticas originadas en tormentas solares de aquellas vinculadas a fenómenos geológicos como erupciones volcánicas o terremotos, cuyo impacto sobre la ionosfera varía según la latitud.
Según el resumen presentado en EGU26, los satélites Swarm proporcionan mediciones físicas directas del campo magnético terrestre, densidades y temperaturas del plasma, y campos eléctricos, variables que describen el estado de la ionosfera en tiempo real. El equipo complementa estas mediciones con datos de la red de magnetómetros terrestres SuperMAG y de cámaras de cielo completo.
A partir de este conjunto de datos, el proyecto construye índices específicos relacionados con la actividad de subtormentas magnetosféricas, corrientes alineadas al campo magnético (field-aligned currents, FACs), actividad de tormentas magnéticas, ondas de plasma de frecuencia ultra baja (ULF) y eventos de Spread-F ecuatorial, también conocidos como burbujas de plasma.
La combinación de estas fuentes, mediciones e índices genera una imagen más precisa de las alteraciones en el entorno cercano a la Tierra y evita confusiones entre los efectos del clima espacial y los causados por desastres naturales terrestres.
Hunga Tonga como caso de estudio
Uno de los episodios de referencia del equipo es la erupción del volcán Hunga Tonga en 2022. “La erupción no solo inyectó toneladas de agua del océano Pacífico Sur en la estratósfera, sino que generó ondas que alcanzaron la alta atmósfera. Esto provocó alteraciones en la densidad ionosférica”, precisó Balasis.
El investigador añadió que “las ondas generaron campos eléctricos que se desplazaron a lo largo de las líneas del campo magnético terrestre, causando cambios instantáneos en el lado opuesto del océano Pacífico”. Todos esos fenómenos quedaron registrados por los magnetómetros de los satélites Swarm.
Nuevos índices y datos de la misión
Swarm-AWARE genera series de tiempo más extensas del índice SFAC —que cuantifica las corrientes alineadas al campo magnético— junto con los índices geomagnéticos Swarm AE y Swarm SYM-H. Estas series prolongadas permiten estudiar con mayor resolución la asimetría ionosférica entre el hemisferio norte y el sur, en particular en latitudes altas, sobre las que el proyecto busca arrojar nueva luz.
El equipo explora además conceptos para nuevos productos de datos de la misión Swarm orientados a caracterizar el impacto de los riesgos geológicos sobre la ionosfera en latitudes medias y bajas.
Alerta en tiempo casi real
Swarm-AWARE avanza en la capacidad predictiva del clima espacial mediante aprendizaje automático y análisis avanzados de series temporales. Los riesgos que busca anticipar tienen consecuencias directas sobre sistemas de posicionamiento GNSS —entre ellos GPS y Galileo—, redes de telecomunicaciones y redes de distribución eléctrica.
Balasis indicó que el objetivo es que estas tecnologías contribuyan en tiempo casi real a la toma de decisiones de organismos públicos y privados ante eventos que pueden afectar desde la navegación satelital hasta el suministro de energía.
El sistema de observación satelital y procesamiento de datos busca diferenciar de manera confiable la naturaleza de cada riesgo para anticipar daños como los registrados en el episodio de Starlink o la erupción del Hunga Tonga.
Fuente: Infobae