Análisis del decaimiento de masas forestales en la Sierra de los Filabres

Una de las líneas de investigación en las que estoy más involucrado actualmente es el análisis de los factores causales y la detección de indicadores que permitan predecir el decaimiento de masas forestales de pinos. Este proyecto se desarrolla fundamentalmente en la Sierra de los Filabres (Almería), en donde desde el año 2008 se viene detectando un proceso gradual de decaimiento de los pinares de Pinus sylvestris y Pinus nigra.

Dentro de esta línea de investigación nos hemos planteado las siguientes preguntas:

• ¿Existen indicadores que nos permitan predecir el decaimiento? En concreto ¿se puede utilizar información espectral de imágenes satelitales para este propósito?
• ¿Existen factores de incitación (bióticos y abióticos) que favorecen el decaimiento de las masas forestales?
• ¿Genera el cambio climático una predisposición de estas masas al decaimiento?

Para abordarlas, hemos diseñado el siguiente esquema de trabajo.

Esquema conceptual del estudio del decaimiento en la Sierra de los Filabres.

Para obtener información de campo, en noviembre de 2008 se llevó a cabo un muestreo estratificado por especie (Pinus sylvestris, Pinus nigra) y grado de afectación de las masas utilizando una cartografía de daños generada en años previos a partir de imágenes ASTER de alta resolución (15 x 15 m). En 59 rodales se estimó visualmente el grado de afectación de las masas utilizando la guía Ferreti (1994) para la estimación de daños en especies forestales. Además, se midieron distintas variables relacionadas con la estructura del rodal, como por ejemplo el área basimétrica, la altura media o la altura de copa viva. Este muestreó se complementó con información obtenida a partir de fotografías aéreas de otros 17 rodales con un grado de afectación bajo, que no pudieron ser visitados en campo debido a la cobertura de nieve.

En relación a la detección de indicadores, nos planteamos trabajar con imágenes MODIS con una resolución de 250 x 250 m. Aunque estas imágenes tienen mucha menor resolución que las imágenes Landsat o ASTER, tienen la ventaja de ser gratuitas, de fácil acceso y están disponibles con una periodicidad de 16 días. Estas imágenes contienen información sobre índices de vegetación (NDVI y EVI) que nos pueden dar una idea de la evolución temporal de la actividad fotosintética (NDVI) y la estructura del dosel arbóreo (EVI) de los rodales estudiados. Para obtener dicha información seguimos el siguiente protocolo de trabajo:

1. Adquisición de las imágenes y obtención de la información de los índices de vegetación para los rodales estudiados.
2. Filtrado de los datos utilizando la información contenida en la capa de fiabilidad (pixel reliability) de las imágenes MODIS.
3. Interpolación de los datos que faltan en las series temporales.
4. Estandarización de los datos.

Con esta información, se pretende generar una serie de indicadores que nos permitan predecir el decaimiento en fases tempranas. Para ello se generarán distintos indicadores a partir de las series temporales de índices de vegetación y se relacionarán con los datos de daños observados en campo mediante técnicas de análisis discriminante y análisis correlacionales.

Con respecto a los factores causales del decaimiento, P.D. Manion (1991) identifica tres grandes tipos de factores: (1) Factores de predisposición, que son aquellos, mayoritariamente abióticos (clima), que debilitan al árbol y/o reducen sus defensas a largo plazo haciéndolo más vulnerable; (2) Factores de incitación, que son factores bióticos y abióticos (p.e. heladas) que aceleran su declive a corto plazo; y (3) Factores de contribución, generalmente patógenos oportunistas (bacterias, hongos, insectos, plantas hemiparásitas como el muérdago), que rematan al árbol previamente debilitado. En este trabajo abordaremos el análisis de factores de predisposición e incitación.

Para abordar los factores de predisposición se pretende utilizar técnicas de regresión de series temporales para relacionar las series de índices de vegetación con series climáticas obtenidas a partir de datos de 16 estaciones meteorológicas próximas al área de estudio.

Finalmente, para el estudio de los factores de incitación, se utilizarán análisis correlacionales del daño observado en campo (variable y) y distintas variables topográficas, espaciales, estructurales y microclimáticas (variables x).

Este estudio se está realizando en el marco del proyecto GESBOME (Gestión Sostenible del Bosque Mediterráneo en un Escenario de Cambio Globla) en colaboración con la Universidad de Córdoba, la Universidad de Granada, y el INIA-CIFOR.