INVESTIGADORES
BONANSEA Matias
congresos y reuniones científicas
Título:
Modelos geoestadísticos basados en datos satelitales para el mapeo de concentraciones de clorofila-a en el embalse Río Tercero, Argentina
Autor/es:
LEDESMA, CLAUDIA; RODRIGUEZ, CLAUDIA; BALZARINI, MONICA; BONANSEA, MATIAS; REYNOSO, VIVIANA
Lugar:
Río Cuarto
Reunión:
Congreso; VII Congreso de Ecología y Manejo de Ecosistemas Acuáticos Pampeanos; 2013
Resumen:
Los recursos hídricos en nuestro país han sufrido considerables alteraciones producto de la intervención antrópica del ambiente. los lagos y embalses de la zona centro-norte del país han acelerado sus procesos naturales de colmatación y eutrofización, presentando elevadas cargas de nutrientes, altas concentraciones de clorofila-a y recurrentes florecimientos algales. El objetivo de este trabajo fue generar modelos estadísticos a partir de datos georreferenciados de variables indicadoras de calidad del agua que permitieron determinar espacial y temporalmente el estado trófico del embalse Río Tercero, Córdoba. Se realizaron muestreos estacionales, donde se evaluaron parámetros físicos-químicos y biológicos in situ y en laboratorio, durante los años 2006 a 2009 en fecha coincidente con el paso del satélite landsat 5 TM. En el embalse Río Tercero se consideraron 7 sitios de muestreo, distribuidos en todo el embalse. Se modelizó la eutroficación de las aguas del embalse Río Tercero en relación a la rediancia espectral (R2=0.77; AIC=45.45; BIC=45.28). Posteriormente, se contemplaron las correlaciones espaciales entre los sitios de muestreo utilizando modelos lineales míxtos (R2=0.77; AIC=36.34; BIC=35.07; Range=1440.03). Los criterios de ajuste AIC y BIC resultaron menores, lo que indicó que considerar las correlaciones espaciales entre sitios de muestreos produjo un menor ajuste. La integración de datos experimentales con datos provenientes de imágenes Landsat 5 TM junto con la teoría del modelado estadístico permitió confeccionar mapas de distribución espacial de concentración de clorofila-a y preddecir sus valores en sitios no muestreados del reservorio.