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

BANDIERI, L.M.; FERNÁNDEZ, R.J.; BISIGATO, A. J.

Puerto Iguazú

Congreso; VI Reunión Binacional de Ecología; 2016

AsAE

Se evaluó para toda la Patagonia argentina, durante el periodo2000-2014, la relación entre la integral anual del índice devegetación de diferencia normalizada (I-NDVI, un estimador dela productividad primaria neta aérea), y 11 diferentes periodosde 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 últimos dosaños. El NDVI fue obtenido a partir del producto MOD13Q1 deMODIS y las ppt desde el Climate Prediction Center (producto?unified gauge-based analysis of global daily precipitation?).Se dividió el área en 343 píxeles de 0,5o de latitud y longitud(igual a la resolución de los datos de ppt). En cada píxel seevaluó la variación intra-anual del NDVI, reconociéndose dosáreas con patrones estacionales claramente diferentes: unaregión con máximo de NDVI en otoño, que involucra al 67 %de la Patagonia (principalmente zonas centro y este), y otraen primavera-verano (33 % - principalmente zonas oeste ysur). Por este motivo, para calcular la I-NDVI y los diferentesperiodos de ppt se consideró como periodo ?anual? al deenero-diciembre para la primera región y al de julio-junio parala segunda. La relación entre la I-NDVI y cada uno de los 11periodos de ppt se evaluó con regresión lineal, eligiendo paracada píxel el periodo de ppt que mejor explicaba la variación inter-anual de la I-NDVI. El mapa resultante muestra zonasde píxeles contiguos para los cuales el mejor predictor dela I-NDVI es la ppt de un mismo periodo. En el 56 % de lospíxeles el mejor predictor de la I-NDVI fue la ppt de alguna delas ocho estaciones de los últimos dos años (principalmentelas de otoño y primavera), en el 27 % del área lo fueron laslluvias acumuladas en los últimos dos años. Sólo en el 14 %lo fueron las ppt del mismo año completo, y en 3 % las delaño anterior completo. Por otra parte, si no se hubiese tenidoen cuenta la variación intra-anual del NDVI y se considerabael mismo periodo anual (enero-diciembre o julio-junio)para toda el área, el supuesto mejor predictor hubiera sidodiferente para el 55 % del área. Estos resultados resaltan (1)la importancia de considerar la variación intra-anual del NDVIpara definir correctamente el periodo para el que se integrael NDVI y (2) que en casi dos tercios de la Patagonia sólo tresmeses de precipitaciones son mejores predictores de la I-NDVIque las precipitaciones acumuladas durante 12 e incluso 24meses.