Análisis de patrones espacio-temporales de la estructura de la vegetación en ecosistemas mediterráneos a distintas escalas

M. García

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Resumen
El objetivo del presente estudio es la caracterización de patrones espaciales y temporales de las variables de estructura de la vegetación en ecosistemas mediterráneos y a distintas escalas. Se utilizaron datos de teledetección de un sensor: hiperespectral (AVIRIS) y de dos multiespectrales (TM y AVHRR). Se observó que la dependencia espacial varía según el tipo de vegetación, escala, sensor y la climatología anual y estacional. Los patrones temporales detectados a gran escala y baja resolución son coherentes con la fenología y la variabilidad climática interanual, aunque no detectan cambios a escalas más finas. Los resultados presentan implicaciones para el estudio del cambio global, la estabilidad de ecosistemas y problemas de escala entre otros.
Abstract
The objective of the present study is the characterization of spatial and temporal patterns in vegetation structure variables at different scales in Mediterranean ecosystems. Hyperspectral (AVIRIS) and multispectral (TM and AVHRR) remote sensing data were used. Spatial dependence varies according to vegetation type, spatial scale, sensor and seasonal and annual climatology. Temporal patterns detected at greater extents and coarse resolution are coherent with phenological trend and inter-annual climatic variations, although changes at smaller lags are missed. The results of this paper have implications for global changes studies, ecosystem stability and scaling issues, among others.

Sujets

• Escala
• Variability
• Scale
• Variogram
• Mediterranean climate

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• Publié le: 01 janvier 2001
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• Langue: Español

Extrait

Revista de Teledetección. 2001. 16: 29-36.
Análisis de patrones espacio-temporales de la
estructura de la vegetación en ecosistemas medi-
terráneos a distintas escalas
M. García (*), A. Palacios-Orueta (**) y S. L. Ustin (***)
(*) ETSIA. Universidad Politécnica de Madrid. Dpto. Ingeniería Rural. Avda Complutense s/n. Madrid 28040.
(**) Dpto. Geografía. Universidad de Alcalá. C/Colegios 2. Alcalá de Henares. 28801 Madrid.
(***) Center for Spatial Technologies and Remote Sensing (CSTARS). Univ. of California, Davis. 95616 Davis, CA. USA.
RESUMEN ABSTRACT
El objetivo del presente estudio es la caracterización The objective of the present study is the characteri-
de patrones espaciales y temporales de las variables de zation of spatial and temporal patterns in vegetation
estructura de la vegetación en ecosistemas mediterrá- structure variables at different scales in Mediterrane-
neos y a distintas escalas. Se utilizaron datos de tele- an ecosystems. Hyperspectral (AVIRIS) and multis-
detección de un sensor: hiperespectral (AVIRIS) y de pectral (TM and AVHRR) remote sensing data were
dos multiespectrales (TM y AVHRR). Se observó que used. Spatial dependence varies according to vegeta-
la dependencia espacial varía según el tipo de vegeta- tion type, spatial scale, sensor and seasonal and
ción, escala, sensor y la climatología anual y estacio- annual climatology. Temporal patterns detected at gre-
nal. Los patrones temporales detectados a gran escala ater extents and coarse resolution are coherent with
y baja resolución son coherentes con la fenología y la phenological trend and inter-annual climatic varia-
variabilidad climática interanual, aunque no detectan tions, although changes at smaller lags are missed.
cambios a escalas más finas. Los resultados presentan The results of this paper have implications for global
implicaciones para el estudio del cambio global, la changes studies, ecosystem stability and scaling
estabilidad de ecosistemas y problemas de escala entre issues, among others.
otros.
PALABRAS CLAVE: variabilidad, cobertura vege- KEYS WORDS: variability, vegatation cover, scale,
tal, escala, semivariograma, ecosistema mediterráneo, semivariogram, mediterranean ecosystem, AVIRIS
AVIRIS (Airborne, Visible Infrared Imaging Spectro- (Airborne, Visible Infrared Imaging Spectrometer).
meter).
espaciales y temporales de parámetros relacionadosINTRODUCCIÓN
con la estructura de la vegetación. Se ha postulado
en la teoría jerárquica de ecosistemas (O´Neill etEl estudio del funcionamiento de los ecosistemas
al., 1999) que los patrones detectados en el paisajey de sus respuestas ante presiones ambientales es de
son la consecuencia de interacciones no linealesgran importancia para predecir efectos a largo plazo
entre las componentes biótica y abiótica de un eco-e integrar las actividades humanas en el funciona-
sistema, existiendo una jerarquía de procesos refle-miento de los mismos. Sin embargo, la investiga-
jada en una jerarquía de patrones. Así, patrones ación de las relaciones-causa efecto supone un reto
gran escala serían el resultado de procesos o facto-para la comunidad científica debido a la compleji-
res que imponen patrones sobre la comunidad vege-dad de los ecosistemas donde multitud de procesos
tal actuando a gran escala como: suelo, geomorfo-operan a distintas escalas temporales y espaciales
logía, altitud, microclima y los patrones observados(Levin, 1993).
a escalas locales serían el resultado de procesosMediante el estudio de la Productividad Primaria
como: diferencias en contenido de humedad delNeta (NPP) y su evolución temporal se pueden
extraer conclusiones sobre la dinámica y estabili- suelo, competencia, etc.
Por tanto, los patrones detectados responden a ladad de un ecosistema y su relación con eventos cli-
máticos (Hobbs, 1990; Field et al., 1992). Esto se variabilidad de origen sistemático presente en un
puede llevar a cabo, caracterizando los patrones ecosistema, y se puede llegar a conocer los proce-
N.º 16 - Diciembre 2001 29M. García, A. Palacios-Orueta y S. L. Ustin
sos que los producen de una forma más directa que bilidad espacial y temporal de parámetros de estruc-
en el caso de la variabilidad de origen aleatorio o tura de la vegetación, con el propósito de avanzar
caótico. La relación entre la variabilidad aleatoria y en el conocimiento de los factores que actúan a
sistemática detectadas para una variable específica cada nivel espacial y su evolución temporal. En
está en función de la escala a la que se mide (Schi- última instancia se pretende establecer un marco
mel et., al 1997). Como consecuencia, los valores para cuantificar los factores más significativos en la
de NPP detectados pueden presentar distintos gra- varianza observada en el paisaje de forma que se
dos de variabilidad espacial dependiendo del tipo pueda optimizar la elección de sensor, así como la
de muestreo (Levin, 1993, Lambin, 1996). fecha de adquisición de la imagen en función de los
La geoestadística está siendo utilizada como objetivos perseguidos.
herramienta para detectar y modelizar patrones El estudio se ha realizado a distintas escalas utili-
relacionados con la variabilidad espacial. Se funda- zando imágenes adquiridas por sensores de distinta
menta (Burrough y MacDonell, 1998) en la estima- resolución en dos extensiones de análisis. La zona
ción de la correlación espacial de una variable o de estudio está situada en la zona Mediterránea de
entre varias de ellas. El problema siguiente es la California caracterizada por una alta variabilidad en
identificación del significado ecológico de los fac- el régimen de precipitación y un período de sequía
tores que operan a cada escala. La comparación con estival (Mooney et al., 1974), siendo la disponibili-
la dependencia espacial de factores ambientales a dad de agua el principal factor limitando la NPP
distintas escalas puede contribuir a desvelar los pro- (Miller et al., 1983).
cesos subyacentes. La aplicación de estas técnicas Una hipótesis es que la relación entre variabilidad
también abre la posibilidad de determinar variables y escala está directamente relacionada con la varia-
que se comporten de forma consistente a través de ble tiempo, ya que ésta lleva asociada cambios en la
distintas escalas, lo que es necesario para relacionar distribución espacial del recurso más limitante.
procesos y crear modelos escalables (Levin, 1993). Estos cambios en distribución se recogen como
La teledetección juega un papel fundamental en cambios en NPP en mayor o menor grado según la
la estimación de variables relacionadas con la especie vegetal. El estudio de la intensidad y fecha
estructura vegetal cuando se trabaja en grandes de estas respuestas o variaciones según distintas
extensiones (Tucker et al., 1977), abriendo enormes
comunidades, y su propagación a través de distintasposibilidades para la aplicación de distintos tipos de
escalas, son aspectos que se pretenden aclarar enmodelos a nivel global, regional o local que funcio-
este estudio. nan con variables a varias escalas. Aunque estas
técnicas proveen de una gran cantidad de informa-
ción uniformemente distribuida, la resolución espa-
cial es generalmente menor que la utilizada en estu- MATERIALES Y MÉTODOS
dios de campo. Por ello, es importante conocer
como afecta la degradación de la resolución espa-
El área de análisis se localiza en las estribacionescial, y no perder información debido al promedio de
este de las Montañas de Santa Cruz, Californiala signatura espectral realizado en un pixel (Ustin et
(USA) (Figura 1) y comprende una extensión deal., 1997). Por otro lado, si la variabilidad dentro de
184 por 280 km, estando incluida en este área lalos pixeles es baja o siendo alta es aleatoria, una
Reserva Biológica de Jasper Ridge (JRBP) de 500menor resolución espacial puede no afectar o inclu-
ha. Con objeto de identificar los tipos de vegetaciónso mejorar la capacidad para detectar cambios. El
existentes se utilizaron dos mapas de cobertura delfactor tiempo es otro aspecto a tener en cuenta, ya
suelo: el correspondiente a las montañas de Santaque si las tendencias temporales no están espacial-
Cruz a escala 1:250,000 del USGS (United Statesmente correlacionadas, una degradación de resolu-
Geographical Survey), y el perteneciente a la reser-ción si afectaría la detección de cambios.
va JRBP con tamaños mínimos de polígono de 100En cuanto a la resolución espectral, sensores
2m . Ambos presentan los mismos tipos de vegeta-hiperespectrales como AVIRIS (Airborne Visible
ción mediterránea: chaparral, pradera, bosque cadu-Infrared Imaging Spectrometer), que recogen
cifolio y bosque perenne. mucha más información sobre una superficie gra-
El estudio se realizó a lo largo de un periodo decias al alto número de bandas espectrales contiguas
tiempo que comprende desde 1990 hasta 1998. Lay un may