La precipitación como control de la productividad primaria anual en la Patagonia argentina. La importancia de evaluar previamente el periodo de crecimiento

BISIGATO,ALEJANDRO JORGE; FERNÁNDEZ, ROBERTO JORGE; BANDIERI, LUCAS M.

Iguazú

Congreso; VI Reunión Binacional de Ecología; 2016

AsAE

Se evaluó para toda la Patagonia argentina, durante el periodo 2000-2014, la relación entre la integral anual del índice de vegetación de diferencia normalizada (I-NDVI, un estimador de la productividad primaria neta aérea), y 11 diferentes periodos de precipitaciones (ppt) acumuladas: anual del corriente año, anual del año anterior, acumulada en los últimos dos años, y el de cada una de las ocho estaciones de los últimosdos años. El NDVI fue obtenido a partir del producto MOD13Q1 deMODIS y las ppt desde el Climate Prediction Center (producto unifiedgauge-based analysis of global daily precipitation). Se dividióel área en 343 píxeles de 0,5º de latitud y longitud (igual a laresolución de los datos de ppt). En cada píxel se evaluó la variación intra-anual del NDVI, reconociéndose dos áreas con patrones estacionales claramente diferentes: una región con máximode NDVI en otoño, que involucra al 67% de la Patagonia (principalmente zonas centro y este), y otra en primavera-verano (33%- principalmente zonas oeste y sur). Por este motivo, para calcularla I-NDVI y los diferentes periodos de ppt se consideró como periodo "anual" al de enero-diciembre para la primera región y al de julio-junio para la segunda. La relación entre la I-NDVI y cada uno de los 11 periodos de ppt se evaluó con regresión lineal, eligiendo para cada píxel el periodo de ppt que mejor explicaba la variación inter-anual de la I-NDVI. El mapa resultante muestra zonas de píxeles contiguos para los cuales el mejor predictor de la I-NDVI es la ppt de un mismo periodo. En el 56% de los píxeles el mejor predictor dela I-NDVI fue la ppt de alguna de las ocho estaciones de los últimos dos años (principalmente las de otoño y primavera), en el 27% del área lo fueron las lluvias acumuladas en los últimos dos años. Sólo en el 14% lo fueron las ppt del mismo año completo, y en 3% las del año anterior completo. Por otra parte, si no se hubiese tenido en cuenta la variación intra-anual del NDVI y se considerabael mismo periodo anual (enero-diciembre o julio-junio) para toda elárea, el supuesto mejor predictor hubiera sido diferente para el 55% del área. Estos resultados resaltan (1) la importancia de considerar la variación intra-anual del NDVI para definir correctamente el periodo para el que se integra el NDVI y (2) que en casi dos tercios de la Patagonia sólo 3 meses de precipitaciones son mejores predictores de la I-NDVI que las precipitaciones acumuladas durante 12 e incluso 24 meses.