�鶹����

O programa de axudas impulsado pola �鶹���� e a Deputacin de Pontevedra permite este ano a ��posta en marcha de cinco proxectos de investigacin dirixidos �� mellora medioambiental da provincia. Financiados con 39.000 euros pola institucin provincial, ao abeiro dun convenio asinado coa institucin académica viguesa, os cinco proxectos estn impulsados por investigadoras e investigadores novos de distintas reas: dous deles vinculados ao Centro de ���Ա�����پ����������� Maria, CIM; dous ao Centro de ���Ա�����پ����������� en Tecnoloxas, Enerxa e Procesos Industriais, Cintecx; e outra Área de Dereito Financeiro e Tributario. As temticas son variadas, pero todas teen un eixe común: a mellora do medio ambiente da provincia.

Novos tratamentos para a descontaminacin de augas

O proxecto que acadou unha maior puntuacin est destinado busca de tratamentos avanzados para a descontaminacin de augas. Liderado por Vernica Poza Nogueiras, investigadora do grupo ��Bioenxeara e Procesos Sostibles, Biosuv, adscrito ao ��Cintecx, propn o desenvolvemento de tecnoloxas sostibles baseadas en tratamentos de absorcin e procesos de oxidacin avanzada para a eliminacin eficiente de residuos farmacéuticos en augas. Ademais, formula tamén o emprego de técnicas electroanalticas para a monitoraxe dos tratamentos de forma rpida e sinxela. A maiores, proponse a avaliacin dos tratamentos mediante un enfoque de anlise de ciclo de vida que permita informar sobre o impacto ambiental dos mesmos.

Control de contaminantes��

Tamén coa auga como eixe central, o proxeco Aquasense, liderado pola investigadora do CIM Vanesa Romero, do grupo de Qumica Analtica e Ambiental, propn o desenvolvemento de metodoloxas analticas sostibles e porttiles empregando substratos de celulosa para a deteccin de contaminantes en augas naturais. Abrdase, neste caso, a miniaturizacin como alternativa s técnicas convencionais, reducindo custos, residuos e complexidade. A investigacin alia a qumica verde cos Obxectivos de Desenvolvemento Sostible (ODS 6 e 12), promovendo o acceso vixilancia ambiental mediante tecnoloxas accesibles, eficientes e adaptables a contextos con recursos limitados.

Fiscalidade medioambiental no mbito local

Desde a Área de Dereito Financeiro e Tributario, a investigadora Mnica Garca Freira lidera un proxecto dirixido a analizar o papel da fiscalidade medioambiental no mbito local, avaliando a súa capacidade para promover prcticas sostibles e afrontar os actuais desafos ecolxicos.

A través dun estudo do marco normativo vixente, da eficacia dos instrumentos fiscais municipais (impostos, taxas, bonificacins tributarias, etc) e das barreiras que limitan a súa aplicacin, búscase comprender como os gobernos locais poden empregar a fiscalidade como unha ferramenta estratéxica para a proteccin do medio ambiente, facendo uso dos fins extrafiscais dos tributos.

Anlise do rendemento da EDAR de Moaa

No caso de Vctor Hernando Morales, investigador do Grupo de Ecoloxa Animal do CIM, o seu proxecto avala a presenza e tipoloxa de macro e microplsticos na Estacin Depuradora de Augas Residuais, EDAR, de Moaa durante dous perodos contrastados, de alta e baixa presin turstica, analizando as distintas etapas do tratamento e a súa eficiencia de eliminacin.

As mesmo, explorarase a capacidade de bioremediacin dos residuos de desbaste mediante vermicompostaxe con residuos orgnicos locais (bagazo de viedo). Paralelamente, desenvolverase unha accin educativa sobre contaminacin por plsticos, con actividades en centros escolares e transferencia a axentes locais.

IA para un consumo eléctrico e de auga mis ��eficiente

O quinto proxecto beneficiado coas axudas �鶹����-Deputacin de ��Pontevedra, denomnase EnerxIA e est liderado polo investigador do Grupo de Tecnoloxa Enerxética do Cintecx Moisés Cordeiro. Neste traballo Cordeiro propn unha solucin baseada en Intelixencia Artificial para mellorar a eficiencia enerxética nas vivendas mediante a anlise dos datos procedentes de medidores de electricidade e de auga. A iniciativa ten como obxectivo principal anticipar patrns de consumo, identificar ineficiencias e contribur activamente reducin de consumo e de emisins de CO2 nos edificios, sen necesidade de remodelacins.��

A partir de datos procedentes de contadores individualizados por vivenda en fogares da provincia, aplicaranse modelos de aprendizaxe profunda (DL) que permitan predicir o seu comportamento enerxético. A solucin poder facilitar tanto a toma de decisins en tempo real (alertas, reaxustes de comportamento) como a elaboracin de recomendacins de consumo sostible.

��