Impacto del régimen de fuegos en la resiliencia de ecosistemas semiáridos del Monte
Impacto del régimen de fuegos en la resiliencia de ecosistemas semiáridos del Monte. Sergio Contreras 1,2 Erica Cesca 3 Pablo E. Villagra 3 Matthias M. Boer 4 Esteban G. Jobbagy 1. 1 Grupo de Estudios Ambientales, UNSL-CONICET 2 Grupo Desertificación y Geoecología, EEZA-CSIC (España)
Impacto del régimen de fuegos en la resiliencia de ecosistemas semiáridos del Monte
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Impacto del régimen de fuegos en la resiliencia de ecosistemas semiáridos del Monte Sergio Contreras1,2 Erica Cesca3 Pablo E. Villagra3 Matthias M. Boer4 Esteban G. Jobbagy1 1 Grupo de Estudios Ambientales, UNSL-CONICET 2 Grupo Desertificación y Geoecología, EEZA-CSIC (España) 3 Dept. Dendrocronología e Historia Ambiental, CRICYT-CONICET 4 Ecosystem Research Group, UWA & Bushfire CRC (Australia)
INTRODUCCIÓN – Metodología – Resultados - Conclusiones Área de estudio Dptos. General Alvear-San Rafael – SE prov. Mendoza PMA = 300 mm/año; TMA = 14-15 ºC Estepa arbustiva (jarrilla-retamo) + Bosque abierto de Prosopis Actividad ganadera (vacuno) y Extracción de leña Quemas regeneración de pastos Poco se conoce sobre la respuesta del ecosistema a eventos de fuego Principales impactos asociados al fuego regeneración de pasto incremento de biodiversidad (para intensidades y frecuencias intermedias) destrucción cubierta vegetal y reactivación de compuestos hidrofóbicos erosión (ppalmente primeros años) Seguimiento regeneración post-fuego Planificación del territorio y definición criterios de quema
INTRODUCCIÓN – Metodología – Resultados - Conclusiones Hipótesis La resilencia de un ecosistema disminuye con la recurrencia de incendios(Diaz-Delgado, 2002) Definimos resilencia de un ecosistema como su capacidad para recuperar las propiedades funcionales previas al evento de perturbación tiempo Control Predicciones A1 > A2 > A3 B0≈ B1 > B2 > B3 t1 < t2 < t3
Introducción –METODOLOGÍA– Resultados - Conclusiones Metodología Reconstrucción Historia de Fuegos 60 imágenes Landsat (1989-2007) Clasificación supervisada (criterio máxima verosimilitud) ROIs en mapas de incendios Obtención de vectores de fuego y composición Análisis temporal de indicadores del ecosistema Estructura (Productividad) Índice de vegetación Producto EVI (Terra/MODIS) Aprox. satelital Función (Balance de energía) Temperatura superficial Producto LST (Aqua/MODIS)
Introducción –METODOLOGÍA– Resultados - Conclusiones año -2 año -1 0pre 0post año +1 año +i máximo mensual promedio anual Selección de sitios y series temporales (cartografía previa historia de fuegos) control (n = 5) 1 fuego (n = 19 + 5) 2 fuegos (n = 5) EVI (f = 15 días) LST (f = 8 días) Análisis de datos
Introducción – Metodología -RESULTADOS - Conclusiones Respuesta del ecosistema con 1 FUEGO (X) nº de casos Cambio porcentual de EVI ocasionado por el incendio ( Bq / Bc ) pre-fuego = 0.97 no es significativamente diferente a 1 (p=0.30) ( Bq / Bc ) post-fuego = 0.89 es significativamente diferente a 1 (p<0.01) ( Bq / Bc ) pre-fuegovs( Bq / Bc ) post-fuego son significativamente diferentes (p<0.05)
Introducción – Metodología -RESULTADOS - Conclusiones Respuesta del ecosistema con 2 FUEGOS En parcelas quemadas A1 > A2 B0≈ B1 > B2 Pocos datos anuales para pruebas de hipótesis
Introducción – Metodología -RESULTADOS - Conclusiones Impacto del fuego en la temperatura superficial Control Quemado
Introducción – Metodología – Resultados -CONCLUSIONES Conclusiones • 1. Caida brusca de productividad inmediatamente después del incendio • 2. Subida brusca de productividad en el siguiente periodo de crecimiento • (uso de reservas hídricas por pastos) • 3. Incremento de la estacionalidad (cambio tipo funcional de vegetación) • 4. Disminución de productividad en el resto de años Hoja de ruta • Incrementar nº eventos estudiados y evaluar otras covariables (P, carga pastoreo) • Hacer mejor uso de la historia de fuegos • Evaluar estacionalidad de las variables de productividad y de los cambios estructurales
Financiación nº 8277/07 Groundwater-fed woodlands in the deserts of Argentina: understanding their vulnerability to agricultural development CNR II 2031 Land use change in the Rio de la Plata Basin: linking biophysical and human factors to predicts trends, assess impacts, and support viable land-use strategies for the future