Análisis de los factores de incitación del decaimiento en masas forestales

En la estructura inicial planteada para analizar el proceso de decaimiento en la Sierra de los Filabres, Almería, se propuso la exploración de los factores de incitación mediante el análisis correlacional de distintas variables (topográficas, estructurales, espaciales) con el porcentaje de decaimiento estimado de visu en campo.

Uno de los problemas técnicos que se planteó previo a la realización de dichos análisis fue el cálculo de las superficies de insolación, problema que se ha resuelto mediante la aplicación de modelos específicos de insolacióimplementados en GRASS. En una entrada reciente en este blog se proveen los detalles técnicos para la preparación de la bases de datos points. Esta base contiene la siguiente información:

1. Porcentaje de decaimiento observado in situ en campo.
2. Especie (Pinus nigra y P. sylvestris).
3. Área basimétrica del rodal (var. estructural).
4. Densidad de pies del rodal (var. estructural).
5. Coordenadas geográficas x e y (var. espaciales).
6. Elevación (var. topográfica).
7. Pendiente (var. topográfica).
8. Orientación (var. topográfica).
9. Insolación en el solsticio de invierno (var. topográfica).
10. Insolación en el solsticio de verano (var. topográfica).
11. Índice de humedad del suelo (var. topográfica).
    

La información referente a variables topográficas (6-10) ha sido recalculada a tres resoluciones distintas (10x10 m, 30x30 m, 50x50 m). El modelo digital de elevaciones, del que se deriva el resto de información, está a una resolución original de 10x10 m. Sin embargo, dado el grano de las imágenes MODIS utilizadas (250x250 m) y el posible error de localización de los puntos puede ser conveniente re-escalar la información a escalas más groseras como 30x30 m o 50x50 m.

¿Está esta información proyectada a distintas resoluciones muy correlacionada entre sí? Si es así (p.e. r = 0.95), no importará mucho a qué resolución midamos las variables. De lo contrario, habrá que investigar si el cambio de resolución tiene un efecto sobre los resultados de los análisis de correlación con la variable respuesta (i.e. decaimiento).

Las tres bases de datos (points10, points30, points50) con la información referente a variables topográficas calculada a tres resoluciones distintas (10x10 m, 30x30 m y 50x50 m respectivamente) se puede descargar en R con el siguiente código (sólo la base de datos de 30x30 contiene además la información referente a la variable índice de humedad del suelo).

load(url("http://archivos-para-subir.googlegroups.com/web/points_correlaciones.Rob?hl=es&gda=mttqMzwAAACkOfwqHAVd4YqgfIB09GDRafzhFXYXrkFb8NzylP1tVw7qabgqw0xDKbwB-h3MnSf9Wm-ajmzVoAFUlE7c_fAt"))
ls()

[1] "points10" "points30" "points50"

Representamos ahora la matriz de correlaciones.


Cómo podemos observar, el cambio de resolución en la elevación no tiene ningún efecto perceptible sobre los valores de esta variable. Sin embargo, en la pendiente y orientación sí que se observa un cambio importante en los valores de estas variables según se cambia la resolución, sobretodo cuando se cambia la resolución de 10x10 m o 30x30 m a 50x50 m.

Vamos a seleccionar una resolución de 30x30 m para las variables topográficas, ya que es más representativa de los procesos a escala de rodal que la de 10x10 m y, al mismo tiempo, no se pierde mucha información con respecto a una escala de más detalle, cosa que sí pasa con la resolución de 50x50 m. Representamos ahora gráficamente los datos.
Parece que las variables que influyen más como factores de incitación en el proceso de decaimiento son la elevación, sobretodo para el caso de Pinus sylvestris, y la insolación invernal. Relaciones con las variables topográficas reescaladas a otra resolución (10x10 m, 50x50 m) no cambian apenas los resultados obtenidos. Es necesario, no obstante, analizar en mayor profundidad estos datos.