Interceptación de la lluvia en individuos aislados de Pinus pinea y Cistus ladanifer: efecto de diferentes parámetros climáticos

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1 IV Jornadas de Ingeniería del Agua La precipitación y los procesos erosivos Córdoba, 21 y 22 de Octubre 215 Interceptación de la lluvia en individuos aislados de Pinus pinea y Cistus ladanifer: efecto de diferentes parámetros climáticos R. Pérez Arellano, M.F. Moreno Pérez, J. Roldán Cañas Departamento de Agronomía. Área de Ingeniería Hidráulica. Universidad de Córdoba. Campus de Rabanales. Edificio Leonardo da Vinci Córdoba 1. Introducción La interceptación de la lluvia juega un papel importante en la determinación de la cantidad de agua que alcanza la superficie del suelo. El dosel de la vegetación es el primer factor que interviene cuando la precipitación bruta entra en el bosque, e influye directamente en el proceso del ciclo del agua. La división de la precipitación bruta en trascolación (parte de la precipitación que alcanza el suelo a través de la vegetación), escorrentía cortical (agua de lluvia que resbala por las ramas y el tronco hasta entrar en el suelo por la base del mismo) e interceptación por el dosel de los bosques, y posterior pérdida por evaporación, ejerce un papel importante en el balance hídrico de los ecosistemas forestales (Llorens y Domingo, 27). La interceptación es muy variable en el tiempo y el espacio, y además se ve influenciada tanto por parámetros climáticos como la intensidad y la duración de la lluvia (Zhan et al., 27) o la dirección y velocidad del viento (Van Stan et al., 211), como por las características morfológicas de la vegetación, incluyendo la estructura de la cubierta y la especie vegetal (Crockford y Richardson, 2). Por tanto, es importante relacionar la interceptación tanto con las características de la vegetación, como con el tipo de precipitación y las condiciones meteorológicas de cada sitio específico (Gerrits, 21; Liu et al., 213). En este trabajo, se ha estudiado la variación de la interceptación en dos especies vegetales diferentes, una arbórea (Pinus pinea) y otra arbustiva (Cistus ladanifer), bajo diferentes condiciones climáticas. Los objetivos son determinar las proporciones de trascolación, escorrentía cortical e interceptación en estas especies y estudiar el efecto de diferentes variables climáticas sobre la variabilidad de la interceptación.

2 2. Zona de estudio El presente estudio se llevó a cabo en la finca de El Cabril, situada en la cuenca del río Bembézar en la Sierra de Albarrana a una altitud de 5-7 metros. Tiene una superficie de 16,2 km 2 y pertenece al término municipal de Hornachuelos, en la provincia de Córdoba (España). Esta zona tiene un clima mesomediterráneo, con una temperatura media anual elevada (17 C y 18 C). Los inviernos son frescos y normalmente sin heladas, con una temperatura media de 9 C. Los veranos son muy cálidos, superándose en julio y agosto los 4 C. Las precipitaciones oscilan entre los 5 y los 7 mm anuales, con máximos en primavera y otoño. La vegetación existente es propia de la dehesa mediterránea, que sigue un patrón bastante marcado: un primer estrato herbáceo o arbustivo sobre el cual crece un segundo estrato de arbolado más o menos disperso. 3. Materiales y métodos Se obtuvieron durante un período de 4 años datos de precipitación bruta, trascolación y escorrentía cortical. En el año 21 se seleccionaron dos individuos de Pinus pinea que fueran lo más semejantes posible para poder así contrastar las medidas. Los árboles elegidos se encuentran a una altitud de 47 m. En cuanto a sus características, tienen una altura total aproximada de 9 m, con una altura del fuste de 1,8 m y una proyección de copa de unos 35m 2. Las parcelas que los contienen están delimitadas por un murete de hormigón de 2 cm de altura con un perímetro prácticamente igual al de la copa del árbol, sobre el que se ancla una valla de 2 m, con la función de proteger la instrumentación del interior. La medida de la escorrentía cortical se lleva a cabo mediante una manguera cortada longitudinalmente y sellada con silicona en una inserción realizada alrededor de los fustes, de tal modo que lleva el agua que fluye por los mismos hasta un depósito 12 litros de capacidad situado en la base de cada tronco. La medida de la trascolación se realiza gracias a una serie de pluviómetros manuales graduados situados en el suelo de forma aleatoria en el área de proyección de la copa. Para el estudio del balance hídrico en Cistus ladanifer, se ha instalado una parcela de experimentación en una zona en la que esta especie arbustiva es predominante. El ejemplar seleccionado tiene una altura aproximada de 2 m y un área de proyección de copa de,78 m 2. La parcela experimental está delimitada por una valla de 1.5 m de altura, recubierta con un plástico, que evita la entrada de lluvia lateral. La medida de la escorrentía cortical se realiza mediante un recipiente situado alrededor del fuste y sellado con silicona, que recoge el agua que fluye por el mismo, siendo conducida con una manguera hacia un depósito colector de 12 litros de capacidad. La medida de la trascolación se realiza gracias a un recipiente plástico colocado en la base del arbusto que tiene una superficie de,5 m 2, inferior a la de proyección de la planta para asegurar que

3 solo se recoge agua de trascolación. El agua recogida se conduce hacia un depósito de 25 litros de capacidad a través de una manguera. La pérdida de intercepción (I) se calcula tal como se expresa en la Ecuación 1, a partir de la diferencia entre la lluvia bruta (P) y la precipitación neta, calculada como la suma de la trascolación (Tr) más escorrentía cortical (Ec): Para registrar la precipitación bruta, se instalaron junto a cada una de las parcelas en unos claros sin vegetación, un pluviómetro de cazoleta basculante marca Eijkelkamp (Eijkelkamp Agrisearch Equipment BV, Nijverheidsstraat 3, 6987 EM Giesbeek, The Netherlands) de,2 mm de precisión. Los datos de precipitación se registran cada 1 minutos en un datalogger e+ RAIN. Los datos climáticos de velocidad y dirección del viento y temperatura proceden de la estación meteorológica situada en la finca de El Cabril. Para determinar cuál de estas variables climáticas ejerce una mayor influencia sobre la interceptación en estas especies, se ha realizado un análisis de regresión múltiple (Rodríguez y Morar, 22). A partir de la regresión lineal múltiple, la estimación del modelo se realiza mediante un método denominado Backward Stepwise Regression (BSR) (Llopis, 1996). Se comienza incluyendo todas las variables en el modelo de regresión y se van eliminando variables progresivamente de menor a mayor contribución específica cumpliendo lo que se denomina un criterio de salida, de tal forma que al eliminar la variable no se altere la calidad del modelo por debajo de un valor umbral establecido. Los criterios de salida generalmente vienen dados por el valor de un estadístico, por ejemplo el valor de la F de Fisher. El criterio de salida elegido será que el valor de la F esté por encima de cierto valor obtenido de las tablas de distribución para un determinado nivel de probabilidad (Fernández Escobar et al., 21). [1] 4. Resultados Un total de 237 eventos de lluvia fueron identificados y analizados en Pinus pinea, mientras que en Cistus ladanifer fueron 2. No se han podido registrar algunos eventos por causas diversas, como el desbordamiento de la capacidad de los depósitos o la rotura de los recipientes en los períodos de temperaturas extremas. La interceptación total en estos cuatro años fue de 616,7 mm en pino (Tabla 1), y de 229,3 mm en jara (Tabla 2), lo que representa el 29,6% y el 17,1% de la precipitación bruta, respectivamente. Existe una diferencia en la fracción de pérdida de interceptación de alrededor del 1% entre ambas, lo que pone de manifiesto que la cantidad de agua de lluvia interceptada por el dosel varía según el tipo de vegetación. También se observa en

4 ambas tablas la variabilidad interanual de los resultados, y vemos como en el segundo y cuarto año, cuando la precipitación anual bruta fue notablemente inferior a los otros dos, que la interceptación aumentó considerablemente, lo que demuestra la necesidad de estudiar la incidencia de las variables climáticas en la interceptación. P T EC I %T %EC %I TOTAL Tabla 1. Resumen de trascolación (Tr), escorrentía cortical (Ec) e interceptación (I) en Pinus Pinea P T EC I %T %EC %I TOTAL Tabla 2. Resumen de trascolación (Tr), escorrentía cortical (Ec) e interceptación (I) en Cistus ladanifer En el caso del pino, existe una correlación lineal fuerte y positiva entre trascolación y precipitación bruta (Tr =,885P,7938; R² =,977). La trascolación relativa (expresado como porcentaje de precipitación bruta) varió de 13,2% a 94,9%. En la jara, también existe una alta correlación entre trascolación y precipitación bruta (Tr =,692P,1928; R² =,987). La trascolación relativa osciló entre el 11,5% y el 97%. En pino, el total de escorrentía cortical fue de 7,1 mm, que representa sólo el,3% de la precipitación bruta, existiendo una correlación positiva entre ambas. Igualmente existe una correlación fuerte entre escorrentía cortical y precipitación bruta en jara (R 2 =,971), aunque en esta especie el volumen recogido fue muy superior al del pino, llegando a los 229,3 mm (17,2% del total de las lluvias) con un escurrimiento máximo relativo del 26,4%. Estos datos de escorrentía cortical evidencian de nuevo la importancia de la estructura de las plantas en el balance hídrico, ya que este flujo está relacionado con la arquitectura de las mismas, principalmente con el ángulo de inserción de las ramas (Moreno-Pérez et al., 212). Mientras más agudos sean los ángulos de inserción de las ramas y hojas, y más lisas sean las cortezas, tendrá lugar un mayor flujo cortical (García Estríngana, 211). Para estudiar la influencia del clima sobre la interceptación, se estudiaron los efectos de seis variables: cantidad, intensidad y duración de la precipitación, temperatura y velocidad y dirección del viento.

5 Estudiando las cantidades de lluvia, la precipitación bruta se dividió en cuatro clases: <5 mm, 5-1 mm, 1-2 mm, y > 2 mm. La mayoría de los eventos fueron inferiores a 2 mm (85,2% del total). Los eventos de precipitación pequeños (<5 mm) se produjeron con más frecuencia (58% del total de eventos), pero su contribución a la precipitación anual fue inferior al 7%. La intensidad media de la precipitación durante cada evento de lluvia varía desde 1,2 hasta 11,1 mm h -1, con una intensidad máxima de 27,2 mm h -1. El 67,7% de los eventos de las lluvias estuvieron acompañados de vientos del sur (26,7% S, 24,6 SE y 16,4% SO). La velocidad media del viento observada durante los eventos de precipitación varió principalmente entre 1 y 3 m s -1, con vientos mínimos y máximos que alcanzaron,2 y 9,2 m s -1, respectivamente. Centrando el estudio en las características de la precipitación, se tiene que en ambas especies disminuye el porcentaje de interceptación al aumentar la cantidad, la intensidad y la duración de la lluvia que cae en cada evento (Figura 1). Respecto a las otras características climáticas consideradas en el estudio, se obtiene que con el incremento de las temperaturas a la que tiene lugar los eventos de lluvia, se produce una disminución en el porcentaje de precipitación interceptada. El viento también influye de forma apreciable, de tal forma que la capacidad de interceptación es mayor cuando apenas hay viento (velocidades inferiores a 1 m/s) y disminuye cuando sigue la dirección Sur, que es la dirección del viento predominante en la zona de estudio (Figura 2). El análisis de regresión lineal múltiple, usando los datos recogidos en Pinus pinea, entre la interceptación y todas las variables climáticas consideradas, nos produce la ecuación de regresión (2): I = P i +.1 D -.11 V.3 T R 2 a=.77 [2] Siendo: P la cantidad de lluvia, i la intensidad de precipitación, D la duración del evento, V la velocidad del viento y T la temperatura. Como se puede observar en dicha ecuación, los coeficientes son de diferentes órdenes de magnitud, lo que induce a pensar que un análisis como el BSR nos conduciría a una simplificación de la ecuación anterior dejando solo aquellas variables independientes de mayor influencia sobre la interceptación. Los resultados arrojados por Microsoft Excel 21 (Tabla 3) nos muestran el coeficiente de correlación múltiple, su cuadrado corregido y no corregido, y el error típico de los residuos. Se define el Coeficiente de determinación ajustado o corregido por grados de libertad R 2 a, como una alternativa al uso de R 2 como medida de la idoneidad de un modelo. Este coeficiente tiene en cuenta tanto el tamaño de la muestra como el número de parámetros del modelo. R 2 a sólo disminuye al introducir una nueva variable explicativa en el modelo, si la varianza residual disminuye (Montgomery et al., 22). Otro indicador del ajuste, es lo que se conoce como Error típico, y es una estimación sobre la población realizada a partir de la muestra. El Error típico de la estimación es la desviación típica de los residuos y representa una medida de la parte de variabilidad de la

6 variable dependiente que no es explicada por la recta de regresión. En general, cuanto mejor es el ajuste, más pequeño es este error típico P<5 5<P<1 1<P<2 P>2 Intervalos precipitación (mm) P<5 5<P<1 1<P<2 P>2 Intervalos precipitación (mm) I<2 2<I<3 I>3 Intervalos intensidad (mm/h) I<2 2<I<3 I>3 Intervalos intensidad (mm/h) % 8% 6% 4% 2% >8 Intervalos duración (h) % >8 Intervalos duración (h)

7 Precipitacion (mm) Figura 1. Porcentaje de trascolación, escorrentía cortical e interceptación en función de volumen (A), intensidad (B) y duración (C) de las precipitaciones en Pino (1) y Jara (2) T<5 5<T<1 1<T<15 T>15 Intervalos temperatura ( C) T<5 5<T<1 1<T<15 T>15 Intervalos temperatura ( C) v<1 1<v<2 2<v<3 v>3 Intervalos velocidad (m/s) v<1 1<v<2 2<v<3 v>3 Intervalos velocidad (m/s) N NO O SO S SE E NE Dirección del viento N NO O SO S SE E NE Dirección del viento

8 Figura 2. Porcentaje de trascolación, escorrentía cortical e interceptación en función de la temperatura (D), velocidad (E) y dirección (F) del viento en Pino (1) y Jara (2) Estadística de la regresión ANÁLISIS DE LA VARIANZA Coeficiente de correlación múltiple.85 Coeficientes Coeficiente de determinación R^2.73 Interceptación -.27 R^2 ajustado.72 Variable P.16 Error típico 2.17 Variable i.65 Observaciones 237 F Valor crítico de F 7.551E-48 Tabla 3. Regresión linear múltiple obtenida en Pinus pinea Aplicando el procedimiento BSR descrito anteriormente, se llega a la ecuación (3) donde la interceptación es función únicamente de la cantidad y de la intensidad de lluvia. El coeficiente de determinación R 2 a indica ahora que el 72,7% de la variabilidad de la interceptación se explica mediante esas dos únicas variables: I = P +.65 i R 2 a =.72 [3] Del valor de los coeficientes se deduce que la variable intensidad de lluvia ejerce una mayor influencia en la interceptación. El estadístico F de Fischer permite decidir si existe relación lineal significativa entre la variable dependiente y el conjunto de variables independientes tomadas juntas. Para el caso de la regresión mostrada en la ecuación 3, el valor de la distribución F con un nivel de probabilidad =,5, y v 1 = 2 y v 2 = 167 grados de libertad en el numerador y el denominador, respectivamente, es 2,99. Al comparar el estadístico F con el valor de tablas vemos que F es mayor que F, 2, 167. Por lo tanto, la interceptación en pino está significativamente relacionada con la cantidad de precipitación o con la intensidad de lluvia o con ambas. El valor crítico de F (<,5) indica que existe relación lineal significativa, pudiendo afirmar que los resultados que se obtengan a partir de la ecuación encontrada no estarán demasiado alejados de la realidad. Se realiza el mismo análisis de regresión múltiple con los datos recogidos en la jara, y se obtiene la ecuación completa de regresión (4): I = P +.4 i +.1 D -.1 V.3 T R 2 a =.76 [4] Análogamente, siguiendo el método BSR, y al igual que ocurría en el pino, con las variables intensidad y cantidad de lluvia queda definida la interceptación (ecuación 5): I = P +.34 i R 2 a =.76 [5] El valor de la distribución F con un nivel de probabilidad =.5, para 2 grados de libertad en el numerador y 129 en el denominador es 3,6. De nuevo F resulta mayor que F, 2, 129, por lo que, al igual que en el pino, la interceptación en la jara está

9 significativamente relacionada con la cantidad de precipitación y/o con la intensidad de lluvia (Tabla 4). Estadística de la regresión ANÁLISIS DE LA VARIANZA Coeficiente de correlación múltiple.85 Coeficientes Coeficiente de determinación R^2.76 Interceptación -.2 R^2 ajustado.76 Variable P.1 Error típico.82 Variable i.34 Observaciones 2 F Valor crítico de F 6.6E-41 Tabla 4. Regresión linear múltiple obtenida en Cistus ladanifer Los resultados obtenidos son similares a los de Huber y Oyarzún (1984), existiendo una correlación significativa entre la cantidad e intensidad de las precipitaciones y la interceptación. En las ecuaciones 3 y 5 queda patente que la variable independiente intensidad de lluvia es la que tiene mayor influencia en la interceptación en ambas especies, teniendo mayor peso en el caso del pino. 5. Conclusiones El presente estudio demuestra que la interceptación es un componente importante del balance hídrico, ya que reduce la cantidad de agua que llega al suelo del bosque. Durante el periodo de estudio se registraron 237 eventos de lluvia en Pinus pinea (P registrada: 283,8 mm), y 2 en Cistus ladanifer (P registrada: 1334,4 mm), siendo la interceptación del 29,6% en el árbol y del 17,1% en el arbusto. La interceptación es sensible tanto a las variables meteorológicas como al tipo de vegetación y, en consecuencia, a la estructura del dosel. Se demuestra que la redistribución de las precipitaciones en trascolación y escorrentía cortical está fuertemente afectada por las características de los eventos de lluvia, de tal forma que ambas variables aumentan cuando los eventos son de mayor cantidad, duración e intensidad. Una mayor temperatura y velocidad del viento también hacen aumentar la trascolación y la escorrentía cortical. El análisis de regresión lineal múltiple siguiendo el método BSR, nos proporciona una ecuación de interceptación en función de dos variables, cantidad e intensidad de lluvia, con un valor de R 2 superior a,7 en ambos casos. Para una misma cantidad de lluvia, la interceptación aumentará en un 65% en el caso del pino y en un 34% en el caso del arbusto, por cada mm h -1 que aumente la intensidad de lluvia, que ha resultado ser la variable que tiene una mayor influencia sobre la interceptación en ambas especies.

10 Agradecimientos Este trabajo se desarrolló en el en el marco del proyecto de investigación "Balance hídrico superficial en la cuenca hidrológica de El Cabril" financiado por ENRESA (Empresa Nacional de Residuos Radiactivos) y la Universidad de Córdoba. Los autores desean expresar su agradecimiento al personal del Departamento de Ingeniería de Suelos de ENRESA. Referencias Crockford, R. y D. Richardson, D. 2. Partitioning of rainfall into throughfall, stemflow and interception: effect of forest type, ground cover and climate. Hydrological Processes 14, Liu G., S. Du, S. Peng y G. Wang Rainfall Interception in Two Contrasting Forest Types in the Mount Gongga Area of Eastern Tibet, China. Hydrol. Current Res. 4: 161. Fernández Escobar R., A. Trapero y J. Domínguez. 21. Experimentación en agricultura. Servicio de Publicaciones y Divulgación. Sevilla: Consejería de Agricultura y Pesca. ISBN Gerrits A.M.J. 21. Spatial and temporal variability of canopy and forest floor interception in a beech forest. Hydrological Processes 24, Huber, A. y C. Oyarzún Precipitación neta e intercepción en un bosque adulto de Pinus radiata. Revista Bosque, 5 (1), Llopis J La estadística: Una orquesta hecha instrumento. Editorial Ariel. Madrid. ISBN: Llorens, P. y F. Domingo. 27. Rainfall partitioning by vegetation under Mediterranean conditions. A review of studies in Europe. Journal of Hydrology, 335(1-2), Montgomery, D. C., E. A. Peck, y G. G. Vining. 22. Selección de variable y construcción del modelo. In: Introducción al Análisis de Regresión Lineal. Compañía Editorial Continental. México, D. F Moreno-Pérez M.F., J. Roldán e I. Cienfuegos Interceptación de la lluvia por la vegetación en una cuenca hidrográfica con clima mediterráneo. XXV Congreso Latinoamericano de Hidráulica. San José (Costa Rica). Rodríguez M.J. y R. Morar. 22. Estadística informática: Datos y ejemplos con el SPSS. Servicio de publicaciones. Universidad de Alicante. ISBN: Van Stan J.T., C.M. Siegert, D.F. Levia y C.E. Scheick Effects of wind-driven rainfall on stemflow generation between codominant tree species with differing crown characteristics. Agricultural and Forest Meteorology 151: Zhan W., Z. Zhang, J. Wu, y J. Xiao. 27. Spatial variability of throughfall in a Chinese pine (Pinus tabulaeformis) plantation in northern China. Frontiers of Forestry in China 2: