| dc.description | Los mapas ecológicamente definidos representan hipótesis acerca de los factores que controlan la estructura y el funcionamiento del ecosistema. Al establecerse en consecuencia una jerarquía de variables, es posible plantear hipótesis de manejo y predecir los resultados mediante modelos analíticos.
El objetivo del presente trabajo fue realizar una zonificación de la provincia de Buenos Aires, Argentina, utilizando cambios en la dinámica de su cobertura vegetal provocados por oscilaciones climáticas. Se trabajó con la información almacenada en un Sistema de Información Geográfica (SIG) en forma de capas raster.
Las capas consistieron (luego de una evaluación de disponibilidades) en 19 variables bioclimáticas actuales (décadas 1950 a 2000) variables bioclimáticas de predicción de cambio climático según el modelo ccm3 (cambio global CO2x2), e imágenes satelitales Terra MODIS (Serie temporal 2000-2010; 23 imágenes por año) y SPOT Vegetation (Serie temporal 2008-2010; 12 imágenes por año) con el índice de verdor (NDVI), calculado por las respectivas agencias espaciales. Las imágenes Vegetation se clasificaron en aquellas provenientes de años El Niño”, Neutros o La Niña”, y se coregistraron con las capas raster de variables bioclimáticas.
Los datos fueron exportados a un programa estadístico y se analizaron mediante Correlaciones Canónicas, definiendo como una de las matrices, a la diferencia entre los parámetros bioclimáticos actuales y los predichos por el modelo CCM3, y otra de las matrices, con los valores de NDVI de tres series de datos, correspondientes a los tres estados climáticos mencionados. De esta manera, se evaluó si existió correlación multivariada, entre los cambios climáticos predichos por los modelos globales (CCM3) y los cambios climáticos observados por efecto del ENOS (El Niño Oscilación Sur).La coherencia geográfica de estas correlaciones se analizó visualmente exportando los escores factoriales” producto del análisis, y luego trazando los límites de zonas en la pantalla del ordenador. Seguidamente, utilizando una fuente de datos independiente como las imágenes MODIS se realizaron ajustes de los datos de NDVI a las regiones delimitadas, mediante el modelo TIMESAT y se analizaron 7 u 8 meses según el caso en los años de mayores contrastes ambientales, como eventos El Niño” (Jun2002- Mar2003) Neutros (Jul2005-Feb2006) y La Niña” (Ago2008-Feb2009). Posteriormente se realizó la delimitación de zonas ecológicamente homogéneas.
Sobre la base de los resultados de los análisis multivariados se delinearon zonas de comportamiento homogéneo en las tres variables canónicas (92% de correlación explicada). El análisis canónico arrojó un R de 0,92440 [Chi2(450)=1334E2 p<0,0001] con Autovalores 0.85 ; 0.80; y 0,64 para los tres primeros ejes canónicos. Las variables que obtuvieron mayor carga sobre los ejes de correlación fueron: máxima Temperatura del mes más cálido, mínima del mes más frío y el rango anual de temperaturas. En el caso de los valores de NDVI, los meses Niño aportaron mayor correlación. Los resultados obtenidos con TIMESAT, indican que las distintas zonas se comportan de manera diferencial, apoyando la subdivisión realizada. | |
