Impacto de la Sequía en la Vegetación Natural

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1 Curso de Especialista en Teledetección y S.I.G X Edición Proyecto de Medioambiente: Impacto de la Sequía en la Vegetación Natural Autores: Nuria Jiménez Martínez Juan Carlos Jiménez Sánchez Jorge Azorín Amorós

2 RESUMEN El objetivo del presente documento es el análisis multitemporal, para el periodo establecido entre los años 2000 y 2009, del impacto de la sequía en la vegetación natural en la mitad este de la provincia de Albacete. Las especies comprendidas en el estudio han sido: encinas (Quercus ilex) y pinos (Pinus halepensis, Pinus pinea, Pinus pinaster y Pinus nigra). Los polígonos objeto de estudio han sido seleccionados del Mapa Forestal Español (1:50.000), en función de su porcentaje de ocupación y de su superficie. Paralelamente al trabajo de extracción de los polígonos del Mapa Forestal Español se ha trabajado en dos puntos base del proyecto, por un lado el estudio climático, extraído de las memorias realizadas por el ITAP (Instituto Técnico Agronómico Provincial de Albacete), que servirá de base para conocer los datos de precipitación que han afectado a las anteriores especies durante el periodo de tiempo analizado. Y por otro lado, para evaluar la respuesta multitemporal de la vegetación estudiada se emplea el NDVI (Índice de Vegetación Diferencial Normalizado), obtenido de las imágenes que proporciona el sensor TM, del satélite Landsat-5 (Bandas del rojo y del infrarrojo cercano). Como resultado final se cuantifica el impacto que la sequía ejerce sobre la vegetación natural y la posterior recuperación de esta, centrándonos en la comparativa entre géneros QUERCUS y PINUS. 2

3 ÍNDICE DE CONTENIDOS 1.INTRODUCCIÓN 5 NDVI (Índice de Vegetación Diferencial Normalizado) 5 Sequía 6 2.MATERIAL Y MÉTODOS Material Método 8 Selección de polígonos vectoriales 8 Sistema de Referencia Empleado 8 Importancia en la selección de las fechas de las imágenes 9 Tratamiento de las imágenes 9 Operaciones de análisis espacial 9 3.RESULTADOS Y DISCUSIÓN Análisis estadístico mediante gráficas de dispersión Análisis estadístico mediante histogramas 16 4.CONCLUSIONES: 20 5.BIBLIOGRAFÍA 21 6.ANEXOS Climatología 22 Características generales de la región 22 Resumen climatológico del periodo 2000 al Conclusiones climatológicas del periodo Salida Gráfica: Impacto sobre el NDVI en Pinus para el periodo Salida Gráfica: Impacto sobre el NDVI en Quercus ilex para el periodo

4 ÍNDICE DE TABLAS Y FIGURAS Tabla 1. Variación media en porcentaje de los valores de NDVI de todos los polígonos para la serie temporal. 10 Figura 1. Valores de NDVI medidos para todos los polígonos objeto de estudio. 12 Figura 2. Comparativa de los valores de NDVI con el porcentaje de precipitación sobre la media desde 2001 hasta Figura 3. Valores de NDVI medidos únicamente para los polígonos del género PINUS 13 Figura 4. Valores de NDVI medidos únicamente para los polígonos de QUERCUS 14 Figura 5. Variación del NDVI a lo largo de la serie temporal para cada género 14 Tabla 2. Valores medios de NDVI por género y año 15 Tabla 3. Media de todos los valores de NDVI a lo largo de toda la serie temporal por género _ 15 Figura 6. Histogramas del porcentaje de superficie ocupado por cada valor de NDVI (pinos a la izquierda y encinas a la derecha). 18 Tabla 4: Criterio de clasificación de zonas dependiendo de su precipitación acumulada. 22 Tabla 5: Precipitación acumulada por año entre el periodo 2000 y 2007, y la media del periodo, tomando como año hidrológico desde el 1 de octubre al 30 de septiembre. 25 Tabla 6: Porcentaje medio de precipitación acumulada en 23 estaciones meteorológicas de Albacete, de los años 2000 hasta 2007, respecto de la media del periodo. 25 Gráfico 1: Representación gráfica del porcentaje medio de precipitación acumulada de entre 23 estaciones meteorológicas de Albacete) de los años 2000 hasta 2007, respecto de la media del periodo. 26 4

5 1. INTRODUCCIÓN El conocimiento sobre como afectan las variaciones climatológicas a la vegetación natural ha comenzado a preocupar al ser humano, desde que se tiene conciencia de la degradación que han sufrido los bosques durante los últimos tres siglos, por diversos motivos: deforestación para cultivar mayores superficies de terreno, incendios, talas abusivas, etc. Esta degradación ha significado un mayor interés en conservar en las mejores condiciones posibles las áreas forestales, aún más si cabe, teniendo en cuenta que la zona de estudio se encuentra situada en un entorno donde los niveles pluviométricos no son precisamente elevados, con medias entorno a los 450 mm anuales en toda la provincia, exceptuando las sierras sudoccidentales, que se llegan a alcanzar medias de mm anuales. (Floristan Samanes, A. 1991). Así pues el presente proyecto es de gran interés y complejidad, ya que pretende conocer como se comporta la vegetación natural estudiada ante diversos niveles de humedad o sequía y marcar unas pautas de conocimiento, en cuanto a qué especies resisten mejor las adversidades que produce un periodo seco prolongado. Con el fin de conocer las variaciones, del estado de salud en la vegetación, se ha analizado una serie multitemporal de imágenes NDVI (Índice de Vegetación Diferencial Normalizado) y extraído la información estadística de los polígonos seleccionados en el mapa forestal español. El cruce entre la información climatológica, forestal y los valores NDVI proporcionará los resultados con los que discutir cuales son las especies que mejor se adaptan a los periodos de sequía. De esta forma, será posible proyectar de forma más eficaz las reforestaciones que se realicen en el futuro sobre la zona de estudio y ayudar a predecir los efectos de las sequías prolongadas en la vegetación. NDVI (Índice de Vegetación Diferencial Normalizado) La primera utilización (Jordan 1969) del índice de Vegetación fue simplemente la ratio de la reflectividad en la banda del infrarrojo cercano y en la del Rojo aunque no se le llamase índice de vegetación. Presenta la dificultad de que el rango puede variar de 0 a infinito. (Manrique, 1999). Pero el desarrollo real del NDVI comienza en 1973 con el artículo de John Rouse: Monitoring vegetation system in the great plains with ERTS., donde es descrito por primera vez como: NDVI = (IRC R)/(IRC + R) donde IRC es la reflectividad en el infrarrojo cercano y R es la reflectividad en el rojo. El utilizar estos índices tiene su fundamento en el particular comportamiento radiométrico de la vegetación. Una cubierta vegetal en buen estado de salud, tiene una firma espectral que se caracteriza por el contraste entre la banda del rojo (entre 0,6 y 0,7 µm.), la cual es absorbida en gran parte por las hojas, y el infrarrojo cercano (entre 0,7 y 1,1 µm.), que es reflectada en su mayoría. Esta cualidad de la vegetación permite la realización de su valoración cualitativa. 5

6 El rango de valores de las reflexiones espectrales, se encuentra entre el 0 y el 1, ya que tanto la reflectividad del infrarrojo cercano como del rojo, son cocientes de la radiación reflejada sobre la radiación entrante en cada banda espectral. Por consecuencia de estos rangos de valores, el NDVI varía su valor entre -1 y 1. Respecto a otros índices de vegetación más complejos, el NDVI tiene las ventajas de tener una gran sencillez de cálculo, de facilitar la interpretación directa de los parámetros biofísicos cultivos de la vegetación. Además permite la comparabilidad entre datos obtenidos por diferentes investigadores. Por otro lado tiene el inconveniente de que posee poca capacidad de minimizar la influencia del suelo y de la atmósfera. El NDVI posee un gran valor en términos ecológicos, ya que es un buen estimador de la fracción de la radiación fotosintéticamente activa interceptada por la vegetación (fpar) (Monteith, 1981), la productividad primaria (Paruelo et al, 1997; Tucker et al,1985), y una variable integradora del funcionamiento del ecosistema (Virginia y Wall, 2001). Sequía La sequía es un fenómeno que ha sido objeto de numerosos estudios científicos, pero la diversidad climática existente en el planeta imposibilita la utilización del mismo umbral de déficit en lugares distintos. A consecuencia de esta diversidad se han realizado multitud de definiciones y herramientas de cuantificación de la sequía, que dificultan la comparación de magnitudes entre distintas áreas geográficas. Una definición simplista de la sequía sería, deficiencia de precipitación durante un periodo de tiempo relativamente prolongado, pero la definición del tiempo y de cantidad de deficiencia hídrica varía considerablemente según la situación geográfica del territorio sobre el que debe aplicarse. La Organización Meteorológica Mundial dio en 1986, a petición del Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo, la siguiente definición de sequía: "hay sequía en una región cuando la precipitación anual es inferior al 60% de la media durante más de dos años consecutivos en más de un 50% de su superficie". Como ejemplo de definiciones que son referencias en el medio científico destacan la de Palmer (1965), que define sequía como intervalo de tiempo, generalmente con una duración del orden de meses o años, durante el cual el aporte de humedad en un determinado lugar cae consistentemente por debajo de lo climatológicamente esperado o del aporte de humedad climatológicamente apropiado, la de Russel et al. (1970), cuya definición es falta prolongada de precipitación, inferior a la media, o la de Rind et al. (1990): la condición resultante de un exceso de demanda atmosférica de humedad respecto a su aporte (ETP > P). 6

7 2. MATERIAL Y MÉTODOS 1.1. Material 7

8 1.2. Método Selección de polígonos vectoriales Para conseguir las capas vectoriales de las especies que se necesitan, es decir, encinas (Quercus ilex) y pinos (Pinus halepensis, Pinus pinea, Pinus pinaster y Pinus nigra), se usa el Mapa Forestal Español. Utilizando ArcGis 9.2 se establecen una serie de pautas para su elección: Selección de las especies de interés del campo SP1 (Que contiene un código único para cada especie) en la tabla de atributos de la capa del Mapa Forestal, cuyos valores son: o 23 Pinus pinea o 24 Pinus halepensis o 25 Pinus nigra o 26 Pinus pinaster o 45 Quercus ilex Creación de una nueva capa shape tras seleccionar los polígonos cuya ocupación sea mayor o igual del 70%, mediante el campo O1 en la tabla de atributos del Mapa Forestal. Realización de otra capa shape mediante la selección los polígonos cuya superficie es mayor o igual a 10 hectáreas y obtención de las conversiones de unidad oportunas. Sistema de Referencia Empleado Con el fin de llevar a cabo los objetivos del proyecto, tanto en materia de salidas gráficas como en datos estadísticos, es necesario que toda la cartografía empleada en capas vectoriales y en imágenes de satélite esté en el mismo sistema de referencia. Existe una gran comunidad de usuarios que utilizan de manera directa o indirecta cartografía y sistemas de navegación basados en Sistemas Geodésicos de Referencia espaciales como WGS84, o ETRS89 en Europa (González-Matesanz, J. y Dalda-Mourón, A. 2003). Tal y como se cita en el Boletín Oficial del Estado de 29 de Agosto de 2007: toda la cartografía y bases de datos de información geográfica y cartográfica producida o actualizada por las Administraciones Públicas deberá compilarse y publicarse conforme a lo que se dispone en este real decreto a partir del 1 de enero de Hasta entonces, la información geográfica y cartográfica oficial podrá compilarse y publicarse en cualquiera de los dos sistemas, ED50 o ETRS89, conforme a las necesidades de cada administración Pública, siempre que las producciones en ED50 contengan la referencia a ETRS89. Por ello, se ha utilizado el sistema de referencia geodésico UTM-ED50 (European Datum 1950), ya que es el sistema de coordenadas en el que se encuentra el Mapa Forestal Español. 8

9 Importancia en la selección de las fechas de las imágenes El hecho de seleccionar imágenes de julio y agosto no es aleatorio, ya que lo que se persigue es que los valores de NDVI sean únicamente de las especies arbóreas; puesto que en estos meses el cortejo herbáceo que las acompaña se ha secado, no influirá en el estudio. Tratamiento de las imágenes El procesado de las imágenes Landsat5-TM para la obtención de datos estadísticos en los polígonos utilizados consistirá en el seguimiento de varios pasos: Corrección geométrica y atmosférica No ha sido necesaria la realización de estos pasos, ya que las imágenes nos fueron proporcionadas por el IDR ya corregidas. Pero si se ha procedido a comprobar que todas las imágenes están corregidas correctamente con los software ERDAS Imagine 8.7 y RSI ENVI 4.3. Aplicación del NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) Las imágenes suministradas por el IDR ya tenían realizada esta aplicación, por lo que no ha sido necesaria su elaboración. Extracción de información cuantitativa de las imágenes NDVI Con el fin de obtener la información alfanumérica de las imágenes NDVI, se han realizado las operaciones de cruce entre las capas vectoriales que delimitan las zonas de vegetación natural que son materia de estudio con cada una de las imágenes de NDVI, es decir, de los años 2000, 2001, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008 y 2009, ya que no se dispone de los datos de NDVI para el año El siguiente objetivo es conseguir una base datos que contenga valores de promedios, para poder graficarlos. Para conseguirlo se ha utilizado la extensión zonal statistics (estadísticas zonales). El valor de píxel empleado para realizar la estadística zonal será de 25x25 metros, lo que equivale a una extensión de 625 m². El resultado es una base de datos en formato dbf, que proporciona información sobre diferentes valores de la imagen, pero el dato que realmente resulta interesante es la media que realiza de todos los valores de NDVI para cada polígono. A partir de este punto se ha trabajado con el programa Microsoft Office Excel para el cálculo de las estadísticas (ver punto Operaciones de análisis espacial). Operaciones de análisis espacial Con el fin de representar gráficamente los resultados obtenidos se han utilizado dos herramientas diferentes: 9

10 A. Microsoft Office Excel: Tras crear una base de datos de la media de los valores de NDVI por polígono para cada uno de los años, creamos únicamente una que contenga la media de los valores de NDVI por polígono y año, con el objeto de representar gráficamente las variaciones de NDVI para cada uno de los años en la misma figura. No se adjunta la tabla en formato papel debido a su gran extensión. De esta forma, se ha realizado una gráfica para cada una de las especies estudiadas y otra que las contiene a todas. (Ver figuras 1,3 y 4, apartado 3.1) También se ha realizado una gráfica en la que se representan las variaciones de NDVI por especie, de modo que resultan visualmente comparables. (Ver tablas 2, 3 y 4, y figura 5, apartado 3.1) A partir de los datos anteriores, se calcula el porcentaje de impacto de cada polígono para cada año tomando como referencia el año 2004, mediante la fórmula de la variación porcentual: % 2004 IMPACTO2004 Añon = (( NDVI Añon / NDVI )*100) 100 Siendo NDVI Año n la variación sufrida por el polígono número X en un año determinado n y NDVI 2004 la variación sufrida por ese mismo polígono para el año 2004 (año de referencia). Lo que se consigue es saber cual es el grado de impacto sufrido por cada uno de los polígonos con respecto a su valor de NDVI en Una vez realizado esto, se obtienen las medias de ese impacto por año, por lo que se descubre qué año ha sufrido una mayor variación: Variación porcentual -4,76-11,21-3,24-13,26-7,66-4,81-6,40 3,13 Tabla 1. Variación porcentual de los valores de NDVI de todos los polígonos para la temporal. serie Se ha obtenido como resultado que 2005 es el que presenta un mayor impacto. Los valores negativos indican impacto, mientras que los positivos indican recuperación (es decir, valores medios de NDVI, superiores a los del año de referencia). Esta última tabla es la que utilizamos para la realización de la salida gráfica (tanto del género PINUS como del QUERCUS para el año 2005), catalogando las variaciones de NDVI por polígono y año en diferentes niveles: Recuperación: el polígono ha visto aumentado su valor de NDVI con respecto a Impacto leve: el valor de NDVI para ese polígono ha disminuido entre el %. Impacto moderado: el valor de NDVI ha disminuido entre el 10-20%. Impacto grave: el valor de NDVI ha disminuido más del 20%. (Ver salida gráfica 1 y 2 Anexo) 10

11 B. Oversats (Desarrollado por el IDR): Para la obtención de los datos necesarios para el cálculo de los estadísticos, es imprescindible separar los polígonos del MFE por géneros (PINUS y QUERCUS). El programa nos proporciona los datos de la superficie que ocupa cada valor de NDVI en todos los polígonos por género. Posteriormente se exportan a una hoja de Microsoft Excel para unificar los valores de todos los años, así podemos calcular el porcentaje de ocupación en metros cuadrados de cada valor de NDVI respecto al total. Con estos datos podemos graficar qué valores de píxel son los que más se repiten cada año, y hacer una comparativa de los valores de NDVI que más se repiten con respecto a los de 2004 creando los histogramas de frecuencias relativas. (Ver figura 6, apartado 3.2) 11

12 3. RESULTADOS Y DISCUSIÓN 3.1. Análisis estadístico mediante gráficas de dispersión A partir de los valores de NDVI de una serie temporal de imágenes, se pueden calcular diversos estadísticos para extraer información adicional, dependiendo de los factores que más nos interesen. El estudio que se ha realizado tiene como fin la caracterización del impacto de la sequía desde el año 2000 hasta el 2009 (exceptuando 2002) sobre pinos y encinas En primer lugar se representan los valores de todos los polígonos objeto de estudio, independientemente del género del que se trate (Figura 1); lo que se muestra es la evolución general de la vegetación natural en los diferentes años: VALORES NDVI MEDIDOS PARA PINUS Y QUERCUS A LO LARGO DE LA SERIE TEMPORAL NDVI 0,60 0,55 0,50 0,45 0,40 0,35 0,30 0,25 0,20 0, Año Figura 1. Valores de NDVI medidos para todos los polígonos objeto de estudio. Se observan dos caídas pronunciadas: un primer descenso en los valores totales de NDVI para el año 2001, probablemente a causa del déficit de precipitaciones que se dio en el año hidrológico ; la segunda, muy acusada, para el año 2005, lo que coincide con la sequía extrema que se sufrió ese año. La recuperación de las especies tras este déficit hídrico es lenta, pero progresiva, de lo que se deduce que, aunque habiendo sufrido un gran impacto, son capaces de recuperarse. Si se superpone la línea de tendencia que presenta este gráfico con la de los valores de precipitación (ver figura 7, anexo 1) obtenemos: 12

13 0, NDVI 0,38 Precipitación 140 0,36 0,34 NDVI % Pp sobre la media , ,30 Año Figura 2. Comparativa de los valores de NDVI con el % de precipitación sobre la media desde 2001 hasta 2007 Las líneas casi se superponen, lo que evidencia la ya sabida relación entre precipitación y NDVI. Ahora se muestra la respuesta de la vegetación por géneros: VALORES NDVI MEDIDOS PARA EL GÉNERO PINUS A LO LARGO DE LA SERIE TEMPORAL NDVI 0,60 0,55 0,50 0,45 0,40 0,35 0,30 0,25 0,20 0, Año Figura 3. Valores de NDVI medidos únicamente para los polígonos del género PINUS 13

14 VALORES NDVI MEDIDOS PARA EL GÉNERO QUERCUS A LO LARGO DE LA SERIE TEMPORAL NDVI 0,60 0,55 0,50 0,45 0,40 0,35 0,30 0,25 0,20 0, Año Figura 4. Valores de NDVI medidos únicamente para los polígonos de QUERCUS En todos los análisis interanuales realizados hasta ahora, lo más destacado es la diferencia entre la vegetación del 2005, que fue un año de sequía, y el resto de años de la serie temporal. Estas diferencias se realzan más cuando graficamos la línea de tendencia que siguen los valores de NDVI de cada género en una misma figura: Figura 5. Variación del NDVI a lo largo de la serie temporal para cada género 14

15 PINUS 0,388 0,373 0,396 0,395 0,353 0,360 0,377 0,363 0,412 QUERCUS 0,316 0,281 0,322 0,331 0,269 0,303 0,310 0,306 0,332 Tabla 2. Valores medios de NDVI por género y año Media NDVI PINUS 0,380 QUERCUS 0,308 Tabla 3. Media de todos los valores de NDVI a lo largo de toda la serie temporal por género % Deterioro % Deterioro % Deterioro % Deterioro % Deterioro PINUS 10,50 8,78 4,47 7,96-4,32 QUERCUS 18,92 8,50 6,32 7,72-0,28 Tabla 4. Diferencias porcentuales de NDVI entre 2004 y el resto de años. Valores positivos muestran el grado de deterioro que sufre cada género y valores negativos, el de recuperación. La respuesta de cada una de las especies varía en función de los mecanismos que esta posee tanto para resistir la sequía como para recuperarse (resiliencia). A continuación se hace una evaluación de cómo cada género responde ante situaciones de estrés y cómo se recupera de estas (Ver figura 5, apartado 3.1): Es necesario resaltar que los valores de NDVI son siempre menores para las encinas que para los pinos, independientemente de la variación que presenten a lo largo de los años. Siendo la media de NDVI para encinas de 0,30 y 0,38 para pinos. El género menos afectado por la sequía es el PINUS, ya que muestra una menor pendiente entre los valores de y entre 2004 y Es importante señalar que es, en un principio al género al que parece costarle más la recuperación. Sin embargo, después de unos años sin periodos acusados de sequía, supera al género QUERCUS. No sólo supera los valores de NDVI de las encinas, sino que supera los propios del año de referencia. De esto se deduce que es al género que menos le afectan los cambios, ya sean positivos o negativos y por tanto el que presenta valores más constantes; o dicho de otro modo, el que más adaptado está al medio. Por tanto, son las encinas las que más se ven afectadas por la sequía, ya que presentan un descenso de NDVI del 18,92% para el año 2005 (al comparar los valores con los de 2004) frente al 10,50% para pinos (ver tabla 4, apartado 3.1). A largo plazo es el género al que más le cuesta la recuperación, ya que si comparamos los valores de 2009 con los del año de referencia, se observa que las encinas mejoran el 0,28% y los pinos el 4,32%. El hecho de que la sequía les afecte más, demuestra que son menos elásticas que los pinos. 15

16 3.2. Análisis estadístico mediante histogramas En este apartado el estudio se realiza de nuevo por géneros, con el objeto de hacer otra comparativa que apoye los resultados obtenidos por los gráficos de dispersión, por lo que el objetivo sigue siendo la realización de una comparativa que permita conocer las diferencias en el comportamiento de ambos géneros frente a las situaciones de estrés hídrico. Para ello, se han realizado histogramas que representan el porcentaje de superficie que posee cada valor de NDVI (con una precisión de dos decimales) para cada género y año (figura 6). Con la finalidad de que la comparativa entre 2004 y el resto de años sea más visual, se usarán los promedios de NDVI para cada género y año de la tabla 2, apartado 3.1. La línea vertical negra que cruza todos los histogramas señala la media de NDVI para el año 2004, mientras que las líneas de color rojo, presentes en cada uno de los histogramas, indican el valor medio de NDVI para ese año y ese género en concreto. 16

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18 Figura 6. Histogramas del porcentaje de superficie ocupado por cada valor de NDVI (pinos a la izquierda y encinas a la derecha). 18

19 Los datos de NDVI correspondientes a los años 2000, 2003 y 2009 son los que más se parecen a los de 2004, sobretodo los de 2009, que es el que presenta más similitudes climáticas con el año de referencia. El resto de años presentan valores de NDVI y por tanto, de porcentaje de superficie, menores que el año de referencia. La diferencia más acusada con respecto a 2004 se encuentra en el histograma y 2005, coincidiendo con la sequía extrema que se sufrió. Es importante señalar la recuperación que los dos géneros empiezan a mostrar en 2006 y que continúan hasta 2009, lo que demuestra que, si bien la sequía afectó en 2005 a la vegetación natural, no fueron daños determinantes, ya que ha conseguido recuperarse en un intervalo de tiempo relativamente corto. De la comparativa se obtiene que la variabilidad de las encinas es menor, ya que el histograma es más estrecho que para pinos. Además, dentro del mismo género, la sequía hace que la distribución sea más estrecha y que el valor medio de NDVI se encuentre por debajo de la media. 19

20 4. CONCLUSIONES: Como punto final del proyecto llevado a cabo, se puede concluir principalmente que las encinas sufren el mayor grado de impacto en periodos de sequía, tanto puntuales como prolongadas y que además requieren de un mayor tiempo de recuperación para volver a los valores que son considerados normales en el presente estudio (Niveles de 2004 como referencia). Por lo tanto, alcanzar los valores óptimos que se les supone normales a este género requerira una mayor extensión en el tiempo tras periodos de sequía como los de Por el contrario las especies del género Pinus que se han podido analizar durante este tiempo han demostrado una mayor adaptación a los periodos secos, ya que los valores incluidos en este informe demuestran que se ven menos afectadas por los descensos pluviométricos y además, poseen la capacidad de recuperarse en un menos intervalo de tiempo. Es importante señalar que ambos géneros fueron capaces de recuperar sus valores óptimos tras la importante sequía del año 2005, por tanto estos daños no fueron determinantes y demuestran una gran capacidad de adaptación al clima que les rodea. 20

21 5. BIBLIOGRAFÍA Confederación Hidrográfica del Guadalquivir (2010): Desde el espacio. (http://www.chguadalquivir.es/opencms/portalchg/lademarcacion/informacionmedioambiental/d esdeespacio/) (Accedido el 15/01/2010). González-Matesanz, J. y Dalda-Mourón, A. (2003): Modelos de transformación entre ED50 y ETRS89. Ed. Instituto Geográfico Nacional. Jordan, C.F. (1969). Derivation of leaf area index from quality of light on the forest floor. Ecology, vol. 50, pp Floristán Samanes, A. (1991): Albacete I. Geografía. Ed: Ediciones Rialp S.A. M. LLanos López, Isidro Campos, Maliko Tanguy, Teresa Tomas, Alfonso Calera (2007): Caracterizacion del impacto de la sequia del año 2005 en Pinus sp. y Quercus sp. en la provincia de Albacete (España). Manrique, E (1999): Índice de vegetación. Aplicación del NDVI. Teledetección. Avances y Aplicaciones. VIII Congreso Nacional de Teledetección. Albacete, España, pp Ed: Santiago Castaño Fernández y Antonio Quintanilla Ródenas. Palmer, W.C. (1965) Meteorological Drought. U.S. Dep. Commerce. Weather Bureau Res. Paper 45, 58 pág. REAL DECRETO 1071/2007, de 27 de julio, por el que se regula el sistema geodésico de referencia oficial en España.. Boletín Oficial del Estado, 29 de Agosto de 2007, núm. 207, p Rind, D. et al. (1990): Potential evapotranspiration and the likelihood of future drought. Journal of Geographysical Research, 95: Rouse, J. W., R. H. Haas, J. A. Schell, and D. W. Deering (1973): 'Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS', Third ERTS Symposium, NASA SP-351 I,

22 6. ANEXOS 6.1. Climatología La información y datos utilizados para la realización del estudio climatológico de la provincia de Albacete, han sido obtenidos de las memorias del ITAP y del Instituto Nacional de Meteorología. Estos datos corresponden a los obtenidos por distintas estaciones meteorológicas que el instituto tiene a lo largo de la provincia. El dato más relevante del estudio es la precipitación acumulada de cada uno de los años en los que se centra. Características generales de la región La distribución geográfica de las precipitaciones suele ser marcadamente irregular, pudiendo diferenciar las siguientes zonas pluviométricas dentro de la provincia: - Zona Manchega, que ocupa la zona Centro y Norte de la provincia, y que se caracteriza por la escasez de precipitaciones, entre 300 y 400 mm. - Zona Lluviosa, situada en la zona sur-oeste de la provincia que corresponde a las zonas montañosas de la Sierras de Alcaraz y del Segura, con precipitaciones que pueden superar 700 mm. - Zona Seca situada en el Sudeste de la provincia con menos de 300 mm. anuales. El promedio anual de días de precipitación en Albacete es muy reducido, de unos 61 días. Por lo general, las precipitaciones poseen un carácter marcadamente estacional, en donde existen dos periodos máximos de similar importancia, uno al comienzo del otoño y otro en primavera. Por otro lado se encuentran dos mínimos diferentes, uno principal en verano y uno secundario en invierno. Resumen climatológico del periodo 2000 al 2009 A continuación se expone un breve resumen de la climatología de los años que se contemplan en el presente proyecto. El ITAP propone una clasificación en zonas climáticas a nivel de provincia en función de las precipitaciones (Tabla 1), la cual puede servir de referencia sobre la distribución geográfica de las precipitaciones. Zonas Precipitación Acumulada (mm) Áridas <500 Semiáridas Húmedas Alto potencial >800 Tabla 4: Criterio de clasificación de zonas dependiendo de su precipitación acumulada. 22

23 En el año 2000 la precipitación acumulada media fue, por lo general, inferior a la media histórica, en donde se clasifico el 89 % de la superficie de la provincia como zona árida. En este año destacó la irregular distribución temporal de las precipitaciones, alternando periodos húmedos con otros de bastante escasez de lluvias. La Distribución geográfica de las precipitaciones fue bastante irregular desde los 150 mm. en Barrax hasta los 956 en Yeste. Bajo el criterio de temperatura se clasificó el 86 % de la provincia como zona fría y el 14 % como templada. (Escribano, J. Estudio climático del año 2000). El 2001 fue un año en el que la precipitación acumulada media fue superior a la media histórica, pero donde 82,16 % de la provincia se clasificó como zona árida. Esto se debe a la marcada irregularidad en la distribución geográfica de las precipitaciones a lo largo del año. En cuanto a la distribución temporal de las precipitaciones, estas fueron más homogéneas que en el (Escribano, J. Estudio climático del año 2001). En el 2002 las precipitaciones acumuladas recogidas fueron superiores a la media histórica. La distribución geográfica de las precipitaciones fue poco uniforme, conforme a las zonas pluviométricas de la provincia, siendo las máximas en Cañada del Provencio, con 848,5 mm. y las mínimas en Albatana, con 253,8 mm. (Escribano, J. Estudio climático del año 2002). El año 2003 fue un año más lluvioso que la media histórica, clasificándose el 69,8 % de la provincia como zona árida, bastante inferior al 80 % del territorio según los datos históricos. La distribución geográfica fue irregular, registrándose el mínimo en Fuenteálamo, con 182,8 mm. y la máxima en Cañada del Provencio, con 949 mm. (Escribano, J. Estudio climático del año 2003). Los datos revelan que el año 2004 fue bastante más lluvioso que la media histórica, con solo un 61 % del territorio de la provincia clasificado como zona árida. La distribución geográfica de las precipitaciones también fue irregular, con mínimos de 183,4 mm. en Fuenteálamo y máximos de 866,5 en Cañada del Provencio. En cuanto a la distribución temporal de las precipitaciones, éstas tuvieron una fuerte estacionalidad. (Escribano, J. Estudio climático del año 2004). El 2005 fue un año excepcional debido a la escasez de lluvias, comportándose la totalidad de la provincia como zona árida no superándose los 500 mm. de precipitación en ningún lugar de la provincia. La distribución geográfica de las precipitaciones fue mucho más uniforme de lo habitual, debido a que no se recogieron las altas precipitaciones al sur-oeste de la provincia correspondiente a la Sierra de Alcaraz y del Segura. En cuanto a la temporalidad de las precipitaciones, en los tres primeros trimestres se registraron precipitaciones muy escasas, siendo el último trimestre el más lluvioso del año. Analizando el año hidrometeorológico, que va desde el 1 de septiembre del 2004 hasta el 31 de agosto del 2005, se observa que es el más seco, con diferencia, desde que se inicia en España el cálculo de volúmenes de precipitaciones en (Escribano, J. Estudio climático del año 2005). En cuanto a precipitación acumulada el año 2006 estuvo cercano a la media histórica, siendo bastante superior al año anterior, pero no hubo la diferencia tan grande que suele existir entre las zonas de llanura y las sierras situadas al sur-oeste de la provincia. La precipitación mínima registrada se dio en Fuenteálamo, con 124 mm., y la máxima en Cañada del Provencio 23

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