Las granjas lecheras producen grandes cantidades de dos cosas:leche y caca. La leche encuentra su camino en manjares como chocolate caliente y sándwiches de queso a la parrilla, pero la caca simplemente se acumula.

Los granjeros lecheros arrasan el desorden en estanques artificiales llamados lagunas de estiércol, donde los microbios anaeróbicos lo descomponen en metano, un poderoso gas de efecto invernadero. El metano atrapa un 80 % más de calor en la atmósfera que el dióxido de carbono, lo que contribuye a alrededor de una cuarta parte del cambio climático hasta la fecha. El tracto digestivo de la vaca también produce metano y lo libera cuando la vaca eructa.

Alrededor del 50% del metano que emite California proviene de las granjas lecheras. Para cumplir con los estrictos objetivos climáticos, el estado ha propuesto formas de regular las emisiones de metano de los productos lácteos. Pero estos esfuerzos se topan con un gran problema:actualmente no existe una forma confiable para que los productores de leche midan la cantidad de metano producido en su granja.

La cantidad de metano producido depende del número de vacas, su dieta, el clima y qué tan húmedo se almacena el estiércol. Por lo tanto, las estimaciones de cuánto metano produce una granja son inciertas. Las mediciones realizadas por satélite o aeronave arrojan las estimaciones más precisas, pero estas herramientas son costosas y no siempre funcionan a nivel de granjas individuales.

El becario postdoctoral de UC Riverside, Javier González-Rocha, quiere cambiar eso. Está trabajando con el profesor de ingeniería mecánica Akula Venkatram y la profesora de ciencias ambientales Francesca Hopkins para desarrollar sistemas robóticos aéreos que puedan cuantificar las emisiones de metano directamente sobre una instalación lechera específica.

Para lograr este objetivo, González-Rocha ha desarrollado un nuevo método para extraer estimaciones de la velocidad del viento a partir de las perturbaciones del movimiento de los drones causadas por el viento. Este algoritmo ha sido adaptado a un sistema de "núcleo de aire" basado en drones desarrollado por el profesor de ingeniería ambiental Don Collins y el estudiante graduado Zihan Zhu.

Un núcleo de aire es similar a un núcleo de hielo, un tapón de hielo extraído de un glaciar que puede revelar cambios en la composición atmosférica a lo largo del tiempo. Al combinar la velocidad del viento y las capacidades de medición del núcleo de aire, los drones pueden ayudar a detectar, localizar y estimar las emisiones de metano en escalas espaciales finas que, de otro modo, serían difíciles de resolver utilizando técnicas estándar de medición de la composición del aire y el viento. La capacidad de los drones para flotar y maniobrar en entornos restringidos, donde es difícil operar para los aviones convencionales de ala fija, también brinda nuevas posibilidades para obtener observaciones específicas de gases de efecto invernadero en la atmósfera inferior.

El trabajo dirigido por González-Rocha y Zhu pronto arrojará nuevos hallazgos que abordan la confiabilidad de las mediciones atmosféricas basadas en drones en comparación con los sensores convencionales de viento y composición del aire.

González-Rocha está probando los drones en el sitio de operaciones agrícolas de la UCR y en las granjas lecheras de California, donde los está usando para medir las concentraciones de metano a diferentes distancias a favor del viento desde las fuentes de emisión. Comprender cómo varían las concentraciones de metano en diferentes ubicaciones a favor del viento es fundamental para cuantificar las fuentes de emisión.

Aunque las técnicas desarrolladas por González-Rocha y Zhu están en su etapa inicial, sigue habiendo un gran potencial para mejorar la precisión de las mediciones basadas en drones. El trabajo en curso está explorando un sistema de núcleo de aire de múltiples entradas para muestrear la composición del aire en múltiples alturas simultáneamente mientras el dron se mueve a través de una columna de metano. Los investigadores creen que van por buen camino para que los agricultores utilicen esta tecnología en los próximos 5 a 10 años.