Estimación de la PPNA en mallines de la Estepa Fueguina mediante información satelital.

SAUCEDO MIRANDA, JIMENA; COLLANTES, MARTA BEATRIZ; IRISARRI, JORGE GONZALO NICOLÁS; CIPRIOTTI, PABLO ARIEL

Puerto Iguazú

Congreso; Reunión Binacional de Ecología; 2016

Asociación Argentina de Ecología

Los mallines ocupan una pequeña porción del paisaje de la Estepa Fueguina (8-13%), sin embargo resultan fundamentales por su alta productividad primaria neta aérea (PPNA) en comparación con otros ambientes de la región. Conocer las variaciones espacio-temporales de la PPNA en estos ecosistemas resulta clave para comprender su funcionamiento y planificar un manejo sustentable. Sin embargo, las estimaciones de PPNA por métodos directos conllevan dificultades que se pueden superar mediante el uso de sensores remotos. Para ello, resulta imprescindible calibrar modelos que relacionen la PPNA estimada a partir de métodos directos con información espectral provista por satélites. El objetivo de este trabajo fue calibrar la estimación de la PPNA para los mallines de Tierra del Fuego a partir de información satelital. Con este fin, se tomaron datos de cortes sucesivos de biomasa en cinco mallines de la cuenca del Río Grande a lo largo de las cuatro estaciones, durante tres años consecutivos (2000-02). La calibración se realizó usando la lógica del modelo radiativo, el cual establece que la PPNA es consecuencia del triple producto entre la radiación fotosintéticamente activa incidente (RFA), la fracción de ésta que es absorbida por la vegetación (fRFAA) y la eficiencia de transformación de luz absorbida a biomasa (EUR). La PPNA se estimó de forma directa a través de cortes de biomasa (10 jaulas móviles de 1 m2 por mallín para evitar la herbivoría). En paralelo, se obtuvieron: el índice espectral NDVI (estimador de la fRFAA) a partir del producto MOD13Q1 del sensor MODIS (serie de quince años 2001-2015) para distintos pixeles en los mallines y datos de radiación fotosintéticamente activa incidente diarios de la estación meteorológica Río Grande. Las series temporales de NDVI se suavizaron mediante el ajuste de modelos auto-regresivos y de media móvil (ARMA) luego de descontar la media general. La calibración con la PPNA estimada a campo se realizó asumiendo dos modelos conceptuales posibles (lineal y exponencial) de relación entre NDVI y la fRFAA. Los modelos ARMA ajustados (2,0,2) explicaron un 73-86% de la variabilidad temporal observada en NDVI a través de los pixeles evaluados. Sin embargo, ninguno de los modelos estimados fue capaz de predecir los valores bajos extremos. Por otro lado, la relación entre la fRFAA (a partir del NDVI) con la PPNA estimada a campo, alcanzó un R2=0,34* para el modelo lineal y un R2=0,51* para el modelo exponencial.