Proyecto H2020 INDRO: Indicadores de teledetección para el monitoreo de sequías
- Tipo Proyecto
- Status Completado
- Ejecución 2017 -2019
- Presupuesto asignado 170.121,6 €
- Alcance Europeo
- Principal fuente de financiación H2020
- Sitio web del proyecto INDRO
Objetivo 1
Buscamos verificar qué factores ambientales y de vegetación son los más importantes para determinar la variabilidad espacial y temporal de GPP y LUE. El impacto de diferentes impulsores potenciales (es decir, variables relacionadas con la temperatura y el agua, rasgos de las plantas) de GPP y LUE se analizó mediante métodos estadísticos. Los principales resultados de este análisis han sido publicados por el investigador en Global Ecology and Biogeography (Balzarolo et al., 2019). Este análisis reveló que las variables relacionadas con la sequía tuvieron un impacto en la eficiencia anual del uso de la luz en los bosques templados, mientras que las variables relacionadas con la temperatura afectaron la eficiencia anual del bosque frío. Además, la variabilidad estacional de LUE estuvo fuertemente relacionada con las variables meteorológicas y varió a lo largo de la estación y fue más fuerte en verano que en primavera u otoño.
Objetivo 2
Se recopilaron datos satelitales disponibles de diferentes plataformas (es decir, MODIS, Proba-V y Sentinel-2) y se calcularon diferentes indicadores de teledetección. Nos enfocamos principalmente en indicadores remotos que reflejan el funcionamiento y la fisiología del dosel (es decir, índice de contenido de clorofila−CCI, índice de reflectancia fotoquímica−PRI, NDVI verde, borde rojo) en lugar de indicadores convencionales del verdor del dosel (es decir, NDVI y fAPAR). Los valores de cada indicador RS se regresionaron contra los valores de GPP, obtenidos mediante la técnica de covarianza de remolinos, para los mismos días de adquisición de imágenes con el fin de definir las mejores funciones de ajuste en diferentes condiciones ambientales (es decir, sequía). Encontramos limitaciones de MODIS y el NDVI in situ en la captura de la dinámica estacional de GPP para bosques siempreverdes debido a la descripción insuficiente de la ecofisiología de las plantas por parte de los NDVI (Balzarolo et al., 2019, publicado en Remote Sensing). MODIS NDVI y CCI identificaron la variabilidad espacial del GPP anual promedio (Fernández-Martínez et al, 2019, publicado en Remote Sensing).
Objetivo 3
El desempeño en la predicción de la variabilidad anual y estacional de GPP ha sido validado contra observaciones in situ disponibles de bases de datos globales (es decir, FLUXNET) y comparado con otros modelos globales basados remotamente (por ejemplo, MOD17). Además, para mejorar el escalamiento y validación de GPP mediante observaciones in situ, nos enfocamos en el análisis del impacto de la heterogeneidad espacial del paisaje en la relación entre GPP y indicadores RS. Los mejores desempeños se obtuvieron para la resolución espacial más alta (es decir, a 0,5 × 0,5 km para MODIS) (Balzarolo et al., 2019; Remote Sensing). Además, demostramos que la heterogeneidad del paisaje estimada utilizando el índice de heterogeneidad espacial es esencial para aumentar la escala de los datos de GPP in situ.
Los resultados del proyecto se presentaron en conferencias y simposios científicos y en reuniones con posibles partes interesadas, así como en revistas científicas revisadas por pares (ver la sección Publicaciones).
El proyecto INDRO comenzó el 1 de mayo de 2017 y finalizó el 20 de agosto de 2019, y fue dirigido por la Dra. Manuela Balzarolo bajo la supervisión del coordinador del proyecto, el Prof. Josep Peñuelas, en el Centro de Investigación en Ecología y Aplicaciones Forestales (CREAF).
Los patrones globales de temperatura del aire y precipitación están cambiando. Según el 4.º informe de evaluación del IPCC (2012), una parte sustancial del mundo se verá afectada por una disminución de las precipitaciones. En escenarios conservadores, es probable que los cambios climáticos futuros incluyan nuevos aumentos en la temperatura media (alrededor de 2–4 °C a nivel mundial para 2100) con una sequía significativa en algunas regiones, así como aumentos en la frecuencia y severidad de sequías extremas, extremos de calor y olas de calor.
La sequía afecta el balance de carbono terrestre modificando tanto las tasas de absorción de carbono por la fotosíntesis (es decir, Productividad Primaria Bruta−GPP) como la liberación por la respiración total del ecosistema, y el acoplamiento entre ellas.
La respuesta de los ecosistemas terrestres a la sequía puede analizarse mediante técnicas de teledetección (RS). Los indicadores de teledetección pueden proporcionar una forma eficaz de obtener las condiciones de los ecosistemas en tiempo real y ofrecer una gama de observaciones espaciales y temporales sobre los cambios en la estructura, función y servicios ecosistémicos. Los distintos indicadores de RS difieren en su sensibilidad a los cambios en el estado fotosintético, pero la mayoría (incluido el Índice de Vegetación Diferente Normalizado - NDVI) no son sensibles a los cambios rápidos en la fotosíntesis de las plantas inducidos por estresores ambientales comunes, como la sequía. Esto se debe a que la mayoría de los indicadores de RS no tienen una relación directa con el funcionamiento fotosintético y son más bien indicadores de la biomasa verde y, por lo tanto, de la estructura del dosel, en lugar de su funcionamiento.
Además, las comunidades de modelado ecológico y teledetección están particularmente interesadas en el concepto de Eficiencia en el Uso de la Luz (LUE). Sin embargo, no se ha alcanzado un consenso sobre el algoritmo más adecuado para la LUE, y los científicos aún necesitan comprender completamente si (y cómo) los modelos deben simular la LUE en función de factores ambientales (es decir, la temperatura y la disponibilidad de agua).
El objetivo general del proyecto INDRO fue comprender la variabilidad espacial y temporal de la productividad primaria bruta de los ecosistemas en diversas condiciones ambientales, mediante la investigación de la relación entre indicadores remotos y el estado fisiológico de las plantas a escala global. Este objetivo general se ha traducido en los siguientes objetivos específicos:
Objetivo 1: Revisar la definición de sequía e investigar su efecto en la productividad de los ecosistemas mediante el análisis de observaciones in situ.
Objetivo 2: Determinar los indicadores de teledetección más adecuados para evaluar la productividad de los ecosistemas en condiciones de sequía.
Objetivo 3: Demostrar la aplicabilidad de la metodología y los indicadores definidos mediante su prueba y validación en sitios de prueba específicos.
Para lograr estos objetivos, el proyecto INDRO combinó observaciones in situ de la estructura del ecosistema (p. ej., biomasa, contenido de nitrógeno foliar, índice de área foliar) y la productividad (p. ej., GPP derivada de la técnica de covarianza de remolinos) con datos satelitales disponibles en diferentes plataformas (p. ej., MODIS, Proba-V y Sentinel-2).
Las sequías afectan a la mayor parte del mundo. Según las recientes previsiones del Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático (IPCC)1, se esperan sequías más frecuentes y severas. Esta observación hace que sea prioritario mejorar los métodos existentes de monitoreo de sequías y su impacto en los ecosistemas terrestres. Es necesario desarrollar sistemas de alerta temprana. Las tecnologías de teledetección (RS) están bien posicionadas para proporcionar dicho monitoreo. Gracias a la RS, las sequías pueden monitorearse a gran escala y con una resolución temporal corta (por ejemplo, diaria).
El proyecto propuesto "INDRO" se centrará en la definición de nuevos indicadores basados en RS capaces de monitorear el estado de la vegetación y cómo responde a la sequía. Por ejemplo, los indicadores de RS implementados actualmente en el sistema de monitoreo temprano del Observatorio Europeo de la Sequía (EDO) no son sensibles a los cambios rápidos en la fotosíntesis de las plantas, ya que estos indicadores no tienen una relación directa con el funcionamiento fotosintético de las plantas.
El proyecto analizará las relaciones entre las variables ecofisiológicas, la actividad de uso de la luz (LUE) y los indicadores de RS existentes calculados con los datos de varios sensores satelitales. Este análisis revelará qué sensores y qué resoluciones espaciales y temporales son los más adecuados para cuantificar la sequía. Se desarrollará una nueva generación de indicadores RS para describir mejor el funcionamiento fotosintético de las plantas en condiciones de sequía. El proyecto mapeará estos nuevos indicadores para el sur de Europa con el fin de identificar las zonas afectadas por la sequía.
En general, la creación de nuevos indicadores RS de sequía y la mejor definición de los eventos de sequía que estos presentan contribuirán al desarrollo de modelos ecológicos y sistemas de alerta temprana, y sentarán las bases para nuevas vías para la mejora de las estrategias nacionales e internacionales de mitigación y adaptación a la sequía.
El proyecto INDRO proporcionó una visión completa y actualizada del uso de técnicas de teledetección para la monitorización del efecto de la sequía en los ecosistemas. Gracias a su enfoque multidisciplinario, el proyecto ha recibido gran atención de científicos de diferentes disciplinas (ecología, agricultura, cambio climático, geografía, geofísica). Ha mejorado nuestra comprensión del impacto de la sequía en el cambio climático sobre los ecosistemas. Contribuyó al debate sobre la definición del factor de LUE más adecuado para la estimación de la GPP a escala global.
Tras la grave sequía y la ola de calor de 2003, la Comisión Europea estableció una Política Europea de Sequía con el objetivo de mitigar las sequías y adaptarse a ellas. El trabajo realizado durante el proyecto representa una herramienta importante para la detección temprana de la sequía y la mitigación de su impacto en los servicios ecosistémicos. Contribuye al desarrollo de nuevos servicios de monitorización y a la implementación de nuevas estrategias para limitar el daño a los servicios ecosistémicos y prevenir pérdidas económicas.
- CENTRO DE INVESTIGACION ECOLOGICA Y APLICACIONES FORESTALES (CREAF)
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