Simulación del Hábitat y Restauración Fluvial

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1 Simulación del Hábitat y Restauración Fluvial Paco Martínez-Capel fmcapel@dihma.upv.es Jornada Técnica del CIREF 1-junio-2010 Simulación del Hábitat Físico para especies acuáticas Comienza en los 70 con el acoplamiento de conocimientos hidráulicos y biológicos, dentro del marco metodológico IFIM, en la fase de simulación del hábitat físico (PHABSIM) Se inicia con salmónidos, se ha aplicado con numerosos peces, invertebrados y uniónidos Este enfoque dio lugar a un nuevo campo: Ecohydraulics Requiere traducir la hidráulica en ecología: mediante modelos que indiquen la idoneidad del hábitat para el organismo/s acuáticos: biological response Modelos de Idoneidad de Habitat (Def.): Funciones matemáticas que intentan describir como un organismo selecciona los microhábitats (hábitat físico), ó la probabilidad de su presencia ó sus densidades en distintos t microhábitats, t y están estandarizadas d entre 0 (inaceptable a medio-largo plazo-?-) y 1 (máxima idoneidad). Foto: C. McCullough Foto: R. Nelson Foto: Álvarez Halcón Foto: 20minutos/EFE 1

2 Modelos de Idoneidad del Hábitat Inicio descripción de datos empíricos Rangos de Idoneidad de microhábitat (estándar, no paramétrico, percentiles) BB large (n=113) BB mid (n=187) BB small (n=39) Curvas de idoneidad: Uso de Microhábitat (univariantes) Indice Idoneidad Curvas Uso - Barbo Adulto (por registros) Barbo adulto (curva de uso envolvente) Profundidad (m) GUADIELA (N=53) SORBE (N=22) Envolvente Curvas de Idoneidad Condicionadas - Con vegetación curvas A - Sin refugio curvas B - Aguas turbias o claras, etc. (consideraban interacciones básicas entre variables) Modelos de Idoneidad del Hábitat Problemática Se debe dar igual peso a todas las variables? (velocidad media, profundidad, velocidad focal, sustrato, refugio, tensión cortante, nº Froude ) Test Uso Selectivo (por tramo, especie y etapa de desarrollo) Variable % Profundidad 71 Velocidad 61 Refugio 39 Sustrato 18 Martínez-Capel, 2000 Para en 9 tramos de río cuenca del Tajo Martínez-Capel, 2009 Fish. Mgmt. & Ecology Comparativa entre 3 ciprínidos: Barbo, Boga, Cacho: Profundidad: diferencias signif. entre clases de talla Velocidad media y focal: diferencias signif. entre especies Altura focal: diferencias signif. entre especies 2

3 Modelos de Idoneidad del Hábitat Problemática Son transferibles los resultados de un tramo a otro?... El test clásico (mediante Chi 2 ) propuesto por Thomas & Bovee (1992) era para rangos de idoneidad de uso. Cuando se produce una sobrecorrección por curvas de preferencia el test muchas veces es negativo. Calado y Velocidad más extrapolables, particularidades en refugio y sustrato Sustrato - Barbo adulto -Guadiela Otra método es Salmo validar trutta fario (>30 uncm) modelo multivariante en tramos diferentes con un 35 Sustrato - Barbo adulto - Sorbe modelo explícito: geo-referenciando localización de peces en SIG Frecuencia Sin Ref. Cornisa Raices Bolo Veg. Sombra Madera Comb. 0 Limo Arena 20 Gravilla Grava Cantos Bloques G. R. Madre Bloques Frec. Júcar (N=26) Frec. Cenia (N=24) Frec. Cuervo (N=29) Frec. Guadiela (N=51) 0 Limo Arena Gravilla Grava Cantos Bloques G. Bloques R. Madre Modelos de Idoneidad del Hábitat Problemática La selección del hábitat está condicionada por lo disponible? Se pensó el aplicar índices de selección de alimento (ratio forrageo, índice Ivlev, Jacobs, etc.) para construir curvas con datos de uso y disponibilidad: curvas de preferencia Los índices se calculan por intervalos Se pueden tener errores por: Bajo tamaño muestral, huecos en intervalos de uso y disponibilidad, selección del tamaño de intervalo (muy sensible), suavizado antes o después del calculo del ratio, etc. Bovee et al Tras debates de expertos, se recomendó no usarlas más, por lo cual en la Guia metodológica de caudales ecológicos se recomienda el método áceptado: Curvas Uso por método de Igual Esfuerzo (Johnson, 1980). we recommend that preference criteria developed using a forage ratio or other electivity index no longer be used in PHABSIM applications. (Bovee 1996) (ver Payne & Allen, 2009, en 7th Internat. Symposium on Ecohydraulics) 3

4 Modelos de Idoneidad del Hábitat Modelos multivariantes de micro- y mesohábitat En general siguen aplicándose modelos de idoneidad estáticos en tiempo (salvo modelos indiv. basados y celular automata) Ejemplo GAMs: Incorporan interacción entre variables (VxD) y su correlación, útil para predecir tanto presencia como abundancias para un cierto caudal. Punto sólido=presencia Punto hueco=ausencia * GAMs: Generalized Additive Models, extensión de los GLM para modelar cada variable mediante métodos no paramétricos (suavizado spline, etc.) Modelos de Idoneidad del Hábitat Modelos multivariantes - lógica difusa y random forests Ver artículo: Data-driven fuzzy habitat suitability models for brown trout in Spanish Mediterranean rivers Mouton, A., J.D. Alcaraz-Hernández, B. De Baets, P. Goethals, F. Martínez- Capel. Environmental Modelling & Software 26, Consultas sobre artículos específicos, ver web O bien directamente a mi correo electrónico. 4

5 Modelos de Idoneidad del Hábitat Modelos multivariantes integrando escalas CLASIFICACIÓN ECO-HIDROLÓGICA DE LOS RÍOS DE CHILE (REC) Esta técnica se está aplicando en las Demarcaciones del Segura y del Júcar (U. de Murcia y U. Politécnica de Valencia) * M. Peredo Parada, tesis doctoral U. Politécnica de Valencia, matiasperedo@gmail.com Modelos de Idoneidad del Hábitat Modelos multivariantes integrando escalas CLASIFICACIÓN ECO-HIDROLÓGICA DE LOS RÍOS DE CHILE (REC) Modelo de presencia de Diplomystes camposensis (Siluridae) basado en segmentos de REC mediante Classification & Regression Trees CLIMATE SOURCE OF FLOW RELATIVE POSITION SLOPE ARID 0% SEMIARID 0% HEADWATER MEDIUM 37.5% MID-WET 0% MID-MOUNT MEDIUM 57.1% WET UPPER REEACH 0% LOW 15.8% VERY WET MEDIUM 75.0% MIDDLE REACH LAKES LOW 34.1% MOUTH LOW 16.7% Posteriormente se realizó también con Random Forest, con buenos resultados en más del 60% de las especies * M. Peredo Parada, tesis doctoral U. Politécnica de Valencia, matiasperedo@gmail.com 5

6 Simul. 1D con programas estándar Bed shear velocity PHABSIM RHYHABSIM, acepta modelos GAM Simul. Hidráulica 2D con elaboración de datos en SIG permite análisis espacial Long. Total Tramo=238 m (1.4 nodos/m 2 ) Anchura de paso mínima Caudal (m 3 /s) Relación entre anchura mínima de paso y caudal en río Ter (Camprodón) en febrero con 2 caudales mínimos 6

7 Simul. Hidráulica 2D Caudales Relevantes Dirección Flujo Mapa: Zona profunda ( ), velocidad focal intermedia ( m/s) Mapa basado en velocidad focal a la altura focal media del 17.8% del calado. Cacho y boga adulta. Smart River GIS (USGS) L. Hanson et al., USGS, Fort Collins Science Center 7

8 Smart River GIS (USGS) Su base es microhábitat o Unidades de Hábitat def. por usuario Densidad d de peces por unidad de hábitat O por unidad de área Smart River GIS (USGS) 8

9 Mesohabitat Evaluation Model (MEM), BOKU A partir de resultados hidráulicos en SIG agrupa unidades del modelo según Calado, Velocidad y Tensión cortante Mapa de hábitats: Run, Fast run, Riffle, Pool, Shallow water, Backwater Se necesita además relacionar especies o gremios con dicho hábitats Hauer et al., 2009, River Res. Applic. Mesohabitat Evaluation Model (MEM), BOKU Hauer et al., 2009, River Res. Applic. 9

10 evaluación a escala de ríos (ejemplos) WAIORA (NZ): Evaluación a escala de río: Hábitat, temperatura, oxígeno, amonio. Se emplean curvas hidráulicas regionales (calado, velocidad, anchura). ESTIMHAB (FR), Evaluación a escala de río. Estimhab (Lamouroux, 2002) Waiora (Jowett et al., 2004) Principalmente se desarrolla desde los 80, relacionando la regeneración y la dinámica de vegetación de ribera con el régimen de caudales. Se inicia con Populus y Salix, los más estudiados hasta el momento (EEUU) Modelar las relaciones agua-vegetación es clave: Para integrar la vegetación de ribera en los criterios de gestión del agua (plan de explotación de presas, rég. Ecológico de Caudales) Para la mitigación de los impactos por la regulación de caudales o el cambio climático Requiere traducir la distribución de especies, sea de forma estática o dinámica, con las condiciones hidráulicas o con el régimen hidrológico 10

11 Modelos de Reclutamiento Hydrogeomorphic Recruitment Model Auble y Scott (1998), Wetlands Recruitment Box Model Mahoney & Rood (1998), Wetlands Elevación sobre el nivel mínimo Modelos estáticos de Zonación viduos Nº indiv Gráfico de frecuencias - Populus alba Nº individuos < Elevación de la planta al Q base (m) > 7.5 Gráfico 1,0 de frecuencias - Populus nigra 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 < > 7.5 Elevación de la planta al Q base (m) 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 Garófano-Gómez et al., 2008,

12 Modelos estáticos de Zonación mediante curvas de idoneidad os Nº individuo Gráfico de frecuencias - Populus alba Duración de inundación media -0 Populus alba , ,8 60 Elevación de la planta al Q base (m) 0, Nº individuos < ,4 0,2 0, > 7.5 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0, Proyecto RIBERA, MARM. Francés et al., Figuras: Garófano-Gómez y M. Capel. Modelo Basado en Dinámica Sucesional Kootenai River, IDaho Clases de edad en hábitats de Populus (fase temprana de bosque) Verde: edad media del parche Azul: edad d máxima Egger et al. Riparian Vegetation of the lower Kootenai River and of Comparable Natural Reference Sites 12

13 Initial phase Pioneer phase Esquema de Sucesión (río Serpis, Alicante) Herb phase Shrub phase Early successional woodland phase (1-3 years) Established forest phase Mature phase Diapositiva: V. Garófano, U.P.Valencia. Initial phase Pioneer phase Esquema de Sucesión (río Serpis, Alicante) Herb phase (4-10 years) Shrub phase Early successional woodland phase Established forest phase Mature phase (10-20 years) Diapositiva: V. Garófano, U.P.Valencia. 13

14 Initial phase Esquema de Sucesión (río Serpis, Alicante) Pioneer phase (40 years) Herb phase Shrub phase Early successional woodland phase Established forest phase Mature phase (> 40 years) Diapositiva: V. Garófano, U.P.Valencia. Modelo Dinámico de sucesión RIPFLOW Objetivo principal: obtener un modelo de simulación dinámica de sucesión vegetal que integre efectos de caudales altos (via tensión cortante, T) y efectos de escasez de agua (estress hídrico). Escenario-1 Escenario-2 Escenario-3 14

15 Inputs: Modelo Dinámico de sucesión RIPFLOW Escenarios hidrológicos Mapas: Morfologia: DEM Mapa zonas (water, banks,floodplain) Mapa de elevación del agua: Q medio anual Q base Q medio reclutam. Mapas tensión cortante en crecidas de diversos periodos de recurrencia Río Drau (Drava): restauración de un cauce secundario,1.3 km. Klebach, At. Modelo Dinámico de sucesión RIPFLOW El modelo será calibrado en tramos de restauración Permitirá evaluar alternativas de régimen de caudales y alternativas de nuevos proyectos River Drau, Austria Foto: M. Klösch 15

16 Simulación antes de la Restauración Boavida et al., hábitat Los modelos de simulación sirven para evaluar alternativas de diseño Scherrer y Jorde, temperatura del agua y Refugio térmico Boavida et al.,

17 Simulación después de la Restauración Los modelos de simulación pueden calibrarse a lo largo del seguimiento del proyecto de restauración Y después.? River Lavant, Austria CONCLUSIÓN La simulación del hábitat es una herramienta flexible, encaja en diversos marcos metodológicos para el estudio del Régimen Ecológico de Caudales (IFIM, ELOHA, etc.) Es imprescindiblei para conocer los cambios de hábitatt con un sentido físico real y una morfología actual y cambiante Puede incorporar modelos de respuesta biológica estáticos pero tienden a una representación espacial explícita con simulación dinámica, y con un enfoque multivariante, para especies individuales, gremios, hábitats, etc. Gracias por vuestra atención! Paco Martínez-Capel fmcapel@dihma.upv.es 17