Se estima que alcanzaremos el 74% de la generación eléctrica a través de fuentes renovables, y la eólica seguirá jugando un papel clave hacia la descarbonización total en 2050. 

España cuenta con 1.345 parques instalados en 850 municipios que cuenta con un total de 22.042 aerogeneradores según datos de la Asociación empresarial Eólica 

España ocupa el tercer puesto en el ranking de países exportadores de aerogeneradores, tras Dinamarca y Alemania. La actividad exportadora supera los 1.750 millones al año. 

Este panorama no solo hace ver la necesidad del desarrollo de parques de energía renovable hacia una transición energética sostenible real, además, es necesario el equilibrio con la protección medioambiental en el cumplimiento con los ODS. 

¿Cómo se puede analizar el impacto ambiental de un parque éolico? 

Desde la fase de construcción de un parque eólico se puede realizar un análisis en profundidad para contemplar las acciones que deben ser tenidas en cuenta a la hora de conocer el impacto ambiental. Para ello es necesario conocer el marco legal a todos los niveles, así como realizar un inventario del proyecto donde se determinen de manera exhaustiva cuestiones como las infraestructuras necesarias, alternativas para la ubicación y espacios protegidos pero también una valoración del medio físico. 

Conocer la climatología, meteorología, composición y naturaleza del suelo al igual que cuestiones como el entorno que rodea el espacio o el estudio del agua, son cuestiones fundamentales no solo para conocer el impacto ambiental del parque eólico, sino que influirán a posteriori a la hora de poder predecir con mayor exactitud la producción energética. 

Así influye el entorno en las predicciones 

La composición y naturaleza del suelo, por ejemplo, influyen en la estabilidad de las infraestructuras y en la gestión del drenaje de agua, aspectos críticos para evitar erosión y otros problemas ambientales. Un análisis detallado de la climatología y la meteorología permite ajustar las expectativas de producción energética y diseñar sistemas capaces de conocer al detalle los datos necesarios para reducir al mínimo los errores en predicción de producción energética. 

Aquí es donde la inteligencia artificial (IA) se convierte en una aliada clave. Al analizar grandes volúmenes de datos meteorológicos y ambientales, la IA puede proporcionar modelos precisos que optimicen la previsión de la producción energética. 

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