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Glocharid - Subproyecto 8 - Hábitat y ecosistemas
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2. 41.3% of Global Terrestrial area 34.7% of Global Population (year 2000) Drylands refer to land areas where the mean annual precipitation (P) is less than two thirds of potential evapotranspiration (PET = potential evaporation from soil plus transpiration by plants), excluding polar regions and some high mountain areas which meet this criterion but have completely different ecological characteristics. Hyperarid areas, also referred to as true deserts, have a P/PET ratio of less than 0.05. Arid areas have a P/PET ratio of 0.05 to 0.20. Semiarid areas have a P/PET ratio of 0.20 to 0.50. Dry sub-humid areas have a P/PET ratio of 0.50 to 0.65. Cambio Global y Zonas Áridas Indicadores Teledetección Propuesta Glocharid S8 Drylands : Precipitación < 2/3 evapotranspiración potencial (MEA, 2001)
3. Cambio global Cambio Global y Zonas Áridas Indicadores Teledetección Propuesta Glocharid S8 Aumento de Población y Actividades humanas (energía, industria, agricultura, comercio internacional …) Cambios de uso del suelo (deforestación, cambio uso tradicional …) Cambios en la biota (invasiones, caza, pesca …) Ciclos biogeoquímicos (carbono, nitrógeno, agua, fósforo …) Cambio climático (efecto invernadero, aerosoles …) Pérdida de biodiversidad (extinción de especies, genes, ecosistemas)
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5. - Pérdida de ecosistemas naturales (Cabello et al. 2005) Cambio Global y Zonas Áridas Indicadores Teledetección Propuesta Glocharid S8 2030 2090 Almería 1974 Almería 2004
6. Cambio Global y Zonas Áridas Indicadores Teledetección Propuesta Glocharid S8 HadCM3 A2 scenario PCM A2 scenario Pinus 2050 2080 Cambios de distribución de sp. (del Barrio et al. 2006) Pérdida de conectividad funcional (Liras et al.2008) Tendencias EVI 2001-2007 (Liras 2010) Tendencias NDVI 1982-99 (Alcaraz-Segura et al. 2010)
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8. ¿En qué nivel de la jerarquía de la biodiversidad? ecosystems landscapes ecoregions Biosphere (overall biodiversity) Cambio Global y Zonas Áridas Indicadores Teledetección Propuesta Glocharid S8
9. Composición : identidad y variedad de entidades en una colección (e.g. listas de especies e índice de diversidad) Estructura : Patrón u organización física de un sistema (e.g. complejidad del hábitat o fisionomía de la vegetación) Función : procesos ecológicos y evolutivos (e.g. flujo génico, intercambio de información, materia y energía) Noss (1990): “The three components of biodiversity (composition, structure, and function) at all levels of organization determine, and in fact constitute, the biodiversity of an area, and should be considered in conservation”. Tres componentes de la biodiversidad Cambio Global y Zonas Áridas Indicadores Teledetección Propuesta Glocharid S8 Biodiversity
10. Manejo orientado a entidades tangibles Fluxes of energy and matter (system) Biocenoses + Biotope (biotic + abiotic) POPULATION COMMUNITY ECOSYSTEM EVOLUTIONARY ECOLOGY THERMODYNAMIC ECOLOGY Modificado de Jaime Rodríguez, 1999 Species Processes Cambio Global y Zonas Áridas Indicadores Teledetección Propuesta Glocharid S8 Manejo orientado a indicadores integradores de la salud de los ecosistemas. ORGANISM System behavior (e.g. trophic dynamics) Composition Structure Function
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12. ¿Cómo caracterizar el funcionamiento ecosistémico a escala regional? PPN : Productividad primaria neta PAR : Radiación fotosintéticamente activa PPN = PAR fPAR EUR [gC m -2 año -1 ] = [MJ m -2 año -1 ] [ proporción ] [gC MJ -1 ] Los índices espectrales permiten estimar diversos indicadores: productividad primaria , temperatura superficial , albedo , y evapotranspiración . FPAR : Fracción de la Radiación fotosintéticamente activa interceptada EUR : Eficiencia en el uso de la radiación Cambio Global y Zonas Áridas Indicadores Teledetección Propuesta Glocharid S8 Los índices de vegetación como indicadores de la productividad primaria ( Monteith 1972): Eficiencia en el Uso de la Radiación = x x
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14. Serie temporal de imágenes Curva anual para cada año 2000 ¿Cómo establecer las condiciones de referencia en el funcionamiento de los ecosistemas a partir del NDVI? Cambio Global y Zonas Áridas Indicadores Teledetección Propuesta Glocharid S8 Condiciones de referencia: Curva promedio Alcaraz-Segura et al. (2009) ene feb mar abr may jun jul ago sep oct nov dic 2001 2010 . . .
15. Indicadores del funcionamiento ecosistémico derivados de la curva estacional de NDVI o EVI En un análisis de componentes principales, los tres primeros ejes (95% de la variabilidad) están linearmente correlacionados con NDVI-I, RREL (o CV), y DMAX. Alcaraz-Segura et al. (2006). Figura modificada de G. Baldi (http://lechusa.unsl.edu.ar) Cambio Global y Zonas Áridas Indicadores Teledetección Propuesta Glocharid S8
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17. Caracterización estructural: identificación de unidades ecosistémicas Mapa de pisos bioclimáticos Mapa de vegetación Mapa litológico Tipos de vegetación Tipo de sustrato Rango altitudinal Las “parcelas de muestreo” son píxeles de 230 x 230 m de las imágenes del satélite MODIS. Cambio Global y Zonas Áridas Indicadores Teledetección Propuesta Glocharid S8 Robledal Pinar Matorral de alta montaña
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20. Resultados preliminares del GLOCHARID-S8: Cabello et al. (en revisión) Cambio Global y Zonas Áridas Indicadores Teledetección Propuesta Glocharid S8
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Notas del editor
El impacto de las actividades humanas está provocando cambios sobre la naturaleza que operan ya a escala global. Nuestras acciones ejercen un efecto directo sobre la biodiversidad (como la destrucción y fragmentación de hábitats) y también inducen cambios ambientales (como el conocido cambio climático) que a su vez amenazan a la biodiversidad. Son diversas las componentes de estos Cambios Globales. Éstas varían desde cambios en los ciclos biogeoquímicos (donde cobran particular importancia los del carbono y nitrógeno), cambios en el uso del suelo (como ilustran las imágenes), el mencionado cambio climático o los intercambios de especies (es decir, las invasiones biológicas por especies exóticas). En conjunto, todo esto supone una verdadera amenaza para la diversidad biológica. La escala espacial y temporal a la que operan estos cambios supone un verdadero desafío a la hora de estudiar los efectos del cambio global. Por un lado, las descripciones estructurales presentan limitaciones conceptuales y logísticas y, por otro, los estudios locales a nivel de individuo o población se muestran insuficientes para describir procesos que ocurren a nivel de ecosistema.
El impacto de las actividades humanas está provocando cambios sobre la naturaleza que operan ya a escala global. Nuestras acciones ejercen un efecto directo sobre la biodiversidad (como la destrucción y fragmentación de hábitats) y también inducen cambios ambientales (como el conocido cambio climático) que a su vez amenazan a la biodiversidad. Son diversas las componentes de estos Cambios Globales. Éstas varían desde cambios en los ciclos biogeoquímicos (donde cobran particular importancia los del carbono y nitrógeno), cambios en el uso del suelo (como ilustran las imágenes), el mencionado cambio climático o los intercambios de especies (es decir, las invasiones biológicas por especies exóticas). En conjunto, todo esto supone una verdadera amenaza para la diversidad biológica. La escala espacial y temporal a la que operan estos cambios supone un verdadero desafío a la hora de estudiar los efectos del cambio global. Por un lado, las descripciones estructurales presentan limitaciones conceptuales y logísticas y, por otro, los estudios locales a nivel de individuo o población se muestran insuficientes para describir procesos que ocurren a nivel de ecosistema.
Let’s see now how the concept of Ecosystem Functional Types may help us to achieve this goal. First, we’ll compare the concept of EFTs to the commonly used of PFTs. Then, we will review different approaches that have been proposed to identify EFTs
To know the overall status of Bdv in a defined space, we should charactere its major components at all levels of the biological organization, that may go from genes to the entire Biosphere. A definition of biodiversity that is altogether simple, comprehensive, and fully operational is unlikely to be found. However, we can provide a framework to assess the overall status of biodiversity by characterizing its major components at different levels of the biological organization, that may go from genes to the entire Biosphere.
At each level of the hierarchy, Noss recognizes three primary components of biodiversity: composition, structure, and function. COMPOSITION has to do with the identity and variety of entities in a collection; for instance, the list of species and the species diversity of a site. STRUCTURE, is the physical organization or pattern of a system, from habitat complexity to the physiognomy of vegetation. FUNCTION, involves ecological and evolutionary processes, from gene flow to matter and energy cycling. In summary, these three components evaluated at all levels of the hierarchy, determine and constitute the biodiversity of an area and should be considered in conservation. But are all levels equally considered in conservation?
In Evolutinary ecology, biological entities at different levels of hierarchy are studied using Evolution Theory as Framework, based on Discrete variables, and focusing on species as criterion. In contrast, in Thermodynamic Ecology, the same entities are studied under the Framework of Thermodynamics, based on continuous variables, and using aggregation criteria, such as biomass. As a result, this has caused a bias of Evolutionary ecology towards Composition and Structure across different levels of the biodiversity hierarchy, understanding the ecosystem as the result of integrating its biotic and abiotic parts (the Biocenoses and the biotope). In contrast, Thermodynamic Ecology was biased towards Function and processes. As a result, the ecosystems are defined by the different behaviors of the fluxes of matter and energy. Sonow, we know what may have caused this lack of attention on ecosystems and processes in conservation. But now, how could we develop new approaches that complete these needs of conservation?
Pese a que fue desarrollado en 1972, el modelo de Monteith no permitió estimar la fijación de carbono a escala regional hasta la aparición de las primeras imágenes de satélite. Dicho modelo permite obtener la Productividad Primaria Neta a partir de la Radiación Fotosintéticamente Activa, la fracción de esta cantidad de energía incidente que es interceptada por la vegetación, y la Eficiencia en el uso de la radiación, lo que difiere de unas plantas o ecosistemas a otros. En esta relación, el FPAR puede ser obtenido mediante teledetección a partir del Índice Verde Normalizado (NDVI por sus siglas en inglés de Normalized Difference Vegetation Index). El índice verde no es más que la diferencia normalizada entre la muy distinta respuesta espectral o reflectancia de la vegetación en las longitudes de onda correspondientes al ROJO y al INFRARROJO CERCANO. Este índice presenta una respuesta lineal con el PAR interceptado o fPAR, de modo que los valores de NDVI registrados en una imagen de satélite son directamente proporcionales al PAR interceptado por la vegetación presente en esa imagen.
Pese a que fue desarrollado en 1972, el modelo de Monteith no permitió estimar la fijación de carbono a escala regional hasta la aparición de las primeras imágenes de satélite. Dicho modelo permite obtener la Productividad Primaria Neta a partir de la Radiación Fotosintéticamente Activa, la fracción de esta cantidad de energía incidente que es interceptada por la vegetación, y la Eficiencia en el uso de la radiación, lo que difiere de unas plantas o ecosistemas a otros. En esta relación, el FPAR puede ser obtenido mediante teledetección a partir del Índice Verde Normalizado (NDVI por sus siglas en inglés de Normalized Difference Vegetation Index). El índice verde no es más que la diferencia normalizada entre la muy distinta respuesta espectral o reflectancia de la vegetación en las longitudes de onda correspondientes al ROJO y al INFRARROJO CERCANO. Este índice presenta una respuesta lineal con el PAR interceptado o fPAR, de modo que los valores de NDVI registrados en una imagen de satélite son directamente proporcionales al PAR interceptado por la vegetación presente en esa imagen.
Con el objetivo de minimizar el ruido y los registros erróneos, se eliminaron los valores negativos y extremos. Los problemas ocasionados por la contaminación producida por las nubes, las capturas fuera del nadir y la degradación del sensor también fueron minimizadas seleccionando el máximo de NDVI de entre los 3 compuestos decenales para cada mes. Así, obtuvimos la curva anual del NDVI para cada píxel y cada año entre 1982 y 1999. Posteriormente, calculamos la curva anual media de todo el periodo como el promedio de las 18 curvas anteriores.