Esta entrada es una traducción de mi post original en Mapping Ignorance que puedes consultar aquí.
Hace algunas semanas encontré por Twitter (ay, el mundo moderno!) un pequeño poema. El autor es Wendell Berry, un escritor y granjero americano muy involucrado en el activismo de la agricultura ecológica. Dice así (traducción propia):
Ir a la oscuridad con una luz es conocer la luz
Para conocer a la oscuridad, ve a oscuras. Pierde la vista
y descubre que la oscuridad también florece y canta
y es recorrida por pies oscuros y alas oscuras.
Cuando lo leemos bajo la luz de lo que viene a continuación, estos versos adquieren un aspecto muy diferente, aunque entiendo que el autor quizá no pensó sobre ellos cuando los estaba componiendo.
Mapa del impacto visual de la contaminación lumínica en los cielos de la Tierra. En negro se muestran los cielos prístinos con una contaminación menor que el 1% de la luz natural; el azul se usa para contaminación del 1al 8%; rojo hasta el punto en que ya no se estimulan los conos de los ojos humanos; finalmente, blanco implica cielos tan contaminados que no hay adaptación a la oscuridad en los ojos humanos. Crédito: tomada de Falchi et al. (2016).
Poco antes de este verano se publicó un nuevo atlas de contaminación lumínica [1]. La contaminación lumínica ha sido definida por la International Dark Sky Association como “el uso inapropiado o excesivo de luz artificial” [2]. Esto significa que cuando iluminamos nuestras ciudades, carreteras o nuestros campos de extracción de petróleo , parte de la (o incluso toda) energía se pierde al espacio sin otro efecto que convertir el cielo nocturno en un desastre brillante. Los resultados de Falchi y sus colaboradores eran devastadores. Más de un tercio de la humanidad no puede ver la Vía Láctea, llegando al 60% de los europeos y el 80% de los norteamericanos. Los con más contaminación lumínica se encuentran en Singapur, donde el ojo humano es incapaz de adaptarse a la visión nocturna.
¿Es esto realmente un problema o simplemente una consecuencia del progreso? Desde luego lo es para los astrónomos, que han estado combatiendo la contaminación lumínica durante al menos 60 años, desplazando los observatorios a lugares cada vez más oscuros y remotos, dejando atrás los lugares históricos donde se desarrollaron los primeros pasos de la astronomía moderna. Pero este no es sólo un problema para un montón de científicos chiflados. La literatura crece rápidamente con el efecto de la contaminación lumínica en la ecología (sobre todo en pájaros e insectos migratorios), economía (desperdicio de recursos), sociología (falsa percepción de seguridad), fisiología humana (alteración de ritmos circadianos) y en muchos otros campos. Puedes encontrar una excelente introducción a estos aspectos en la Tesis Doctoral de Alejandro Sánchez de Miguel [3].
El primer paso en ciencia es la cuantificación. En [4] se resumen los indicadores disponibles para la contaminación lumínica. El más evidente es el basado en la percepción visual. Aunque parezca una evaluación subjetiva, lo cierto es que la mayoría de los astrónomos aficionados saben que un observador experimentado puede proporcionar una evaluación sorprendentemente precisa de la calidad del cielo. Sin embargo, la introducción de los CCD y de fotómetros que responden linealmente a la radiación entrante, junto con el desarrollo de métodos de transporte radiativo para el cálculo de la propagación de la contaminación lumínica, han permitido construir un nuevo marco para el análisis del problema. Las medidas pueden ser integradas en tiempo, longitud de onda y dirección o bien proporcionar una cierta resolución en una o varias de estas dimensiones. Por otro lado, los datos se pueden obtener midiendo directamente desde el suelo el brillo del cielo [2] o desde satélites en órbita [1].
Las medidas desde el espacio viene principalmente del US Air Force Defense Meteorological Satellite Program (DMSP) Operational Linescan System (OLS), que fue diseñado para mapear los asentamientos humanos. Los resultados de [1] también se obtuvieron con el Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) Day/Night Band (DNB) a bordo el satélite meteorológico finés Suomi National Polar-orbiting Partnership. Otra fuente de información reciente han sido las imágenes obtenidas por los astronautas en la Estación Espacial Internacional [3]. Uno de los grandes problemas cuando se mide la radiación ascendente es determinar cómo se emite la radiación desde la superficie. Las luminarias pobremente apantalladas contribuyen a las emisiones a bajos ángulos desde las ciudades, que se suma a la reflexión Lambertiana de las luces en el suelo. Aunque esta distribución de brillo se suele asumir como universal [1], los cambios locales pueden ser significativos y afectar a la estimación local del brillo del cielo, por lo que se requieren medidas locales desde el suelo que requieren un esfuerzo considerable para ser obtenidas.
Figura 2: Gráfica polar que mostra la dependencia de la intensidad de la luz con el ángulo cenital. La linea azul indica una distribución Lambertiana que tiene su máximo en el cénit., mientras que las distribuciones amarilla y verde lo hacen a una altura de 30º (ángulo cenital de 60º) o cerca del horizonte. El mejor ajuste obtenido por Falchi et al. demuestra que, si bien la distribución Lambertiana domina, todavía hay una contribución sustancial desde alturas menores. Crédito: Falchi et al. (2016).
Un buen ejemplo de cómo construir una rejilla densa medidas desde el suelo alrededor de la poblada ciudad de Madrid se puede encontrar en [2]. El uso de los fotómetros Sky Quality Meters (SQM) montados sobre coches privados hacen posible mapear el brillo del cielo alrededor de una gran ciudad. Complementando con cámaras all-sky, estas medidas proporcionan una valiosísima fuente de información para estudios futuros en todo el mundo. Además, son medidas únicas para identificar fuentes individuales de contaminación lumínica que contribuyen enormemente al brillo del cielo a una escala local.
Si se supone que los astrónomos debemos conocer la oscuridad, debemos ir a la oscuridad. Esto no sólo significa buscar los lugares más distantes del planeta, que en todo caso también están amenazados, sino también racionalizar el consumo de energía. En última instancia, los astrónomos podríamos mover nuestros observatorios al espacio, donde hasta la fecha no se ha informado de la presencia de contaminación lumínica. Pero la humanidad terminaría perdiendo la experiencia natural y cultural del cielo estrellado. Podríamos acabar como la gente de la novela de Isaac Asimov Nightfall, iluminados por varios soles e ignorantes del Universo exterior. Así que si no quieres perder ese magnífico tesoro, apaga las luces de tu casa y sal. Porque, ya sabes, ir a la oscuridad con una luz es simplemente conocer la luz.
Figura 3: Dos visiones del mismo problema. A la izquierda se muestran medidas usando SQMs sobre coches circulando alrededor de Madrid. A la derecha, un map de radiancias de DMSP/OLS, escalado para ajustar las medidas de brillo de cielo obtenidas desde el suelo. Crédito: Zamorano et al. (2016).
Referencias
- The new world atlas of artificial night sky brightness . Fabio Falchi, Pierantonio Cinzano, Dan Duriscoe, Christopher C. M. Kyba, Christopher D. Elvidge, Kimberly Baugh, Boris A. Portnov, Nataliya A. Rybnikova and Riccardo Furgoni (June 10, 2016) . Sci Adv 2016, 2:. doi: 10.1126/sciadv.1600377 ↩
- Testing sky brightness models against radial dependency: a dense two dimensional survey around the city of Madrid, Spain. J. Zamorano, A. Sánchez de Miguel, F. Ocaña, B. Pila-Díez, J. Gómez Castaño, S. Pascual, C. Tapia, J. Gallego, A. Fernández, M. Nievas (2016). Journal of Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer 181, 52 – 66. doi: 10.1016/j.jqsrt.2016.02.029 ↩
- Variación espacial, temporal y espectral de la contaminación lumínica y sus fuentes: Metodología y resultados. A. Sánchez de Miguel (2016). Ph.D. Thesis, Universidad Complutense de Madrid, Spain. http://eprints.ucm.es/31436/ ↩
- Quantifying light pollution. P. Cinzano, F. Falchi (2016). Journal of Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer 139, 13 – 20. doi: 10.1016/j.jqsrt.2013.11.020 ↩
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