La Agencia Espacial Europea impulsa un sistema capaz de distinguir entre efectos de tormentas solares y desastres naturales

La Agencia Espacial Europea lanzó Swarm-AWARE para mejorar la predicción del impacto de las tormentas solares sobre tecnología e infraestructura terrestre y satelital, según informó el portal científico Phys.org. El proyecto, financiado por el programa de observación terrestre Earth Observation Science for Society de la ESA, busca separar las señales electromagnéticas del clima espacial de las generadas por desastres naturales con el fin de proteger sistemas críticos y fortalecer los sistemas de alerta temprana.

Un evento de clima espacial de intensidad moderada o,currido el 3 de febrero de 2022, destruyó 38 de los 49 satélites Starlink que SpaceX había lanzado días antes, lo que demostró que incluso tormentas geomagnéticas no extremas pueden provocar consecuencias graves para la infraestructura orbital. El incidente puso en evidencia la urgencia de mejorar los sistemas de monitoreo y pronóstico para proteger tanto los activos en órbita como las redes eléctricas y de comunicación terrestres.

El proyecto Swarm-AWARE —acrónimo de Swarm Investigation of Space Weather and Natural Hazards Effects— fue presentado en la Asamblea General de la Unión Europea de Geociencias (EGU26), celebrada en Viena entre el 3 y el 8 de mayo de 2026. Georgios Balasis, investigador principal, explicó que la integración de datos de los satélites Swarm con observaciones terrestres y mediciones del Copernicus Sentinel-5P permite distinguir las señales electromagnéticas originadas en tormentas solares de las vinculadas a fenómenos geológicos como erupciones volcánicas o terremotos, cuyo impacto sobre la ionosfera varía según la latitud.

De acuerdo con el abstract presentado en EGU26, los satélites Swarm producen mediciones físicas directas sobre el 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 esas mediciones con datos de la red de magnetómetros terrestres SuperMAG y cámaras de cielo completo.

A partir de ese 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 esas fuentes, mediciones e índices genera una imagen más precisa de las alteraciones en el entorno cercano a la Tierra y evita confundir los efectos del clima espacial con 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 de 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. Esas 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.