Análisis del impacto del campo térmico de las plantas fotovoltaicas en la localidad de Pozo Almonte, Región de Tarapacá

Abstract

La transición hacia energías renovables ha posicionado al Desierto de Atacama como epicentro del desarrollo fotovoltaico nacional, aprovechando sus excepcionales condiciones. Sin embargo, la evaluación de impacto ambiental ha privilegiado aspectos territoriales y de biodiversidad, dejando escasamente explorados los efectos microclimáticos locales. Esta investigación analiza el impacto térmico de plantas fotovoltaicas (PFV) en Pozo Almonte, Tarapacá, mediante análisis de imágenes satelitales MODIS y datos meteorológicos durante 21 años (2004-2024). Se implementó un diseño metodológico que evaluó temperaturas superficiales terrestres en 5 puntos estratégicos según proximidad a las instalaciones. Se desarrolló un modelo híbrido CNN-LSTM para completar series temporales de temperatura del aire. Los resultados revelan un gradiente térmico local: puntos dentro del área de influencia directa (≤2 km) presentaron tendencias de enfriamiento (-0,017 a -0,027°C/año), mientras que puntos alejados mostraron calentamiento (+0,030 a +0,085°C/año). El modelo neuronal alcanzó desempeño moderado (RMSE: 1,62°C, R²: 0,54-0,61). Se evidencia la existencia de efectos microclimáticos asociados a infraestructura fotovoltaica que se extienden hasta 2 km, aportando evidencia empírica para evaluación ambiental más comprehensiva del desarrollo de energías renovables en ambientes áridos.

The transition towards renewable energy has positioned the Atacama Desert as the epicenter of national photovoltaic development, leveraging its exceptional conditions. However, environmental impact assessment has prioritized territorial and biodiversity aspects, leaving local microclimatic effects scarcely explored. This research analyzes the thermal impact of photovoltaic plants (PV) in Pozo Almonte, Tarapacá, through MODIS satellite imagery analysis and meteorological data over 21 years (2004-2024). A methodological design was implemented that evaluated land surface temperatures at 5 strategic points according to proximity to the installations. A hybrid CNN-LSTM model was developed to complete air temperature time series. The results reveal a local thermal gradient: points within the direct influence area (≤2 km) showed cooling trends (-0.017 to -0.027°C/year), while distant points showed warming (+0.030 to +0.085°C/year). The neural model achieved moderate performance (RMSE: 1.62°C, R²: 0.54-0.61). The existence of microclimatic effects associated with photovoltaic infrastructure extending up to 2 km is evidenced, providing empirical evidence for more comprehensive environmental assessment of renewable energy development in arid environments.