Metodología para la estimación de indicadores armonizados a partir de los inventarios forestales nacionales europeos con especial énfasis en la biodiversidad forestal

Durante las últimas décadas el objetivo principal de la silvicultura y la gestión forestal en Europa ha pasado de ser la producción de madera a ser la gestión sostenible de los ecosistemas, por lo que se deben considerar todos los bienes y servicios que proporcionan los bosques. En consecuencia, es necesario contar con información forestal periódica de diversos indicadores forestales a nivel europeo para apoyar el desarrollo y la implementación de políticas medioambientales y que se realice una gestión adecuada. Para ello, se requiere un seguimiento intensivo sobre el estado de los bosques, por lo que los Inventarios Forestales Nacionales (IFN), (principal fuente de información forestal a gran escala), han aumentado el número de variables muestreadas para cumplir con los crecientes requerimientos de información. Sin embargo, las estimaciones proporcionadas por los diferentes países no son fácilmente comparables debido a las diferencias en las definiciones, los diseños de muestreo, las variables medidas y los protocolos de medición. Por esto, la armonización de los datos que proporcionan los diferentes países es fundamental para la contar con una información forestal sólida y fiable en la Unión europea (UE). La presente tesis tiene dos objetivos principales: (i) establecer el diseño de una metodología para evaluar la biodiversidad forestal en el marco del Inventario forestal nacional de España teniendo en cuenta las diferentes iniciativas nacionales e internacionales, con el objetivo de producir estimaciones comparables con las de otros países de la UE y (ii) armonizar los indicadores más relevantes para satisfacer los requerimientos nacionales e internacionales. Como consecuencia del estudio realizado para alcanzar el primer objetivo, la metodología diseñada para estimar la biodiversidad fue adoptada por el Tercer Inventario forestal nacional. Ésta se componía de indicadores agrupados en: cobertura del suelo, composición de árboles y especies de arbustos, riqueza de especies herbáceas y helechos, especies amenazadas, estructura, madera muerta, y líquenes epífitos. Tras el análisis del diseño metodológico y de los datos proporcionados, se observó la conveniencia de modificarla con el fin de optimizar los costes, viabilidad, calidad y cantidad de los datos registrados. En consecuencia, en el Cuarto Inventario Forestal Nacional se aplica una metodología modificada, puesto que se eliminó el muestreo de especies herbáceas y helechos, de líquenes epífitos y de especies amenazadas, se modificaron los protocolos de la toma de datos de estructura y madera muerta y se añadió el muestreo de especies invasoras, edad, ramoneo y grado de naturalidad de la masa. En lo que se refiere al segundo objetivo, se ha avanzado en la armonización de tres grupos de variables considerados como relevantes en el marco de los IFN: los indicadores de vegetación no arbórea (que juegan un papel relevante en los ecosistemas, es donde existe la mayor diversidad de plantas y hasta ahora no se conocían los datos muestreados en los IFN), la determinación de los árboles añosos (que tienen un importante papel como nicho ecológico y su identificación es especialmente relevante para la evaluación de la biodiversidad forestal) y el bosque disponible para el suministro de madera (indicador básico de los requerimientos internacionales de información forestal). Se llevó a cabo un estudio completo de la posible armonización de los indicadores de la vegetación no arbórea en los IFN. Para ello, se identificaron y analizaron las diferentes definiciones y diseños de muestreo empleados por los IFN, se establecieron definiciones de referencia y se propusieron y analizaron dos indicadores que pudiesen ser armonizados: MSC (mean species cover) que corresponde a la media de la fracción de cabida cubierta de cada especie por tipo de bosque y MTC (mean total cover). Se estableció una nueva metodología que permite identificar los árboles añosos con los datos proporcionados por los inventarios forestales nacionales con el objetivo de proporcionar una herramienta eficaz para facilitar la gestión forestal considerando la diversidad de los sistemas forestales. Se analizó el concepto de "bosque disponible para el suministro de madera" (FAWS) estudiando la consistencia de la información internacional disponible con el fin de armonizar su estimación y de proporcionar recomendaciones para satisfacer los requerimientos europeos. Como resultado, se elaboró una nueva definición de referencia de FAWS (que será adoptada por el proceso paneuropeo) y se analiza el impacto de la adopción de esta nueva definición en siete países europeos. El trabajo realizado en esta tesis, puede facilitar el suministrar y/o armonizar parcial o totalmente casi la mitad de los indicadores de información forestal solicitados por los requerimientos internacionales (47%). De éstos, prácticamente un 85% tienen relación con los datos inventariados empleando la metodología propuesta para la estimación de la biodiversidad forestal, y el resto, con el establecimiento de la definición de bosque disponible para el suministro de madera. No obstante, y pese a que esta tesis supone un avance importante, queda patente que las necesidades de información forestal son cambiantes y es imprescindible continuar el proceso de armonización de los IFN europeos. ABSTRACT Over the last few decades, the objectives on forestry and forest management in Europe have shifted from being primarily focused on wood production to sustainable ecosystem management, which should consider all the goods and services provided by the forest. Therefore, there is a continued need for forest indicators and assessments at EU level to support the development and implementation of a number of European environmental policies and to conduct a proper forest management. To address these questions, intensive monitoring on the status of forests is required. Therefore, the scope of National Forest Inventories (NFIs), (primary source of data for national and large-area assessments), has been broadened to include new variables to meet these increasing information requirements. However, estimates produced by different countries are not easily comparable because of differences in NFI definitions, plot configurations, measured variables, and measurement protocols. As consequence, harmonizing data produced at national level is essential for the production of sound EU forest information. The present thesis has two main aims: (i) to establish a methodology design to assess forest biodiversity in the frame of the Spanish National Forest Inventory taking into account the different national and international initiatives with the intention to produce comparable estimates with other EU countries and (ii) to harmonize relevant indicators for national and international requirements. In consequence of the work done related to the first objective, the established methodology to estimate forest biodiversity was adopted and launched under the Third National Forest Inventory. It was composed of indicators grouped into: cover, woody species composition, richness of herbaceous species and ferns, endangered species, stand structure, dead wood, and epiphytic lichens. This methodology was analyzed considering the provided data, time costs, feasibility, and requirements. Consequently, in the ongoing Fourth National Forest Inventory a modified methodology is applied: sampling of herbaceous species and ferns, epiphytic lichens and endangered species were removed, protocols regarding structure and deadwood were modified, and sampling of invasive species, age, browsing impact and naturalness were added. As regards the second objective, progress has been made in harmonizing three groups of variables considered relevant in the context of IFN: Indicators of non-tree vegetation (which play an important role in forest ecosystems, it is where the highest diversity of plants occur and so far the related sampled data in NFIs were not known), the identification of old-growth trees (which have an important role as ecological niche and its identification is especially relevant for the assessment of forest biodiversity) and the available forest for wood supply (basic indicator of international forestry information requirements). A complete analysis of ground vegetation harmonization possibilities within NFIs frame was carried on by identifying and analyzing the different definitions and sampling techniques used by NFIs, providing reference definitions related to ground vegetation and proposing and analyzing two ground vegetation harmonized indicators: “Mean species cover” (MSC) and “Mean total cover” (MTC) for shrubs by European forest categories. A new methodology based on NFI data was established with the aim to provide an efficient tool for policy makers to estimate the number of old-growth trees and thus to be able to perform the analysis of the effect of forest management on the diversity associated to forest systems. The concept of “forest available for wood supply” (FAWS) was discussed and clarified, analyzing the consistency of the available international information on FAWS in order to provide recommendations for data harmonization at European level regarding National Forest Inventories (NFIs). As a result, a new reference definition of FAWS was provided (which will be adopted in the pan-European process) and the consequences of the use of this new definition in seven European countries are analyzed. The studies carried on in this thesis, can facilitate the supply and/or harmonization partially or fully of almost half of the forest indicators (47%) needed for international requirements. Of these, nearly 85% are related to inventoried data using the proposed methodology for the estimation of forest biodiversity, and the rest, with the establishment of the definition of forest available for wood supply. However, despite this thesis imply an important development, forest information needs are changing and it is imperative to continue the process of harmonization of European NFIs.

NEMAWASHI: Attaining Value Stream alignment within Complex Organizational Networks

In the process of value creation, organizations perform an intense intra-organizational dialog through which internal VS alignment is achieved towards certain strategic objectives. Within the context of complex organizational networks, were goal conflicts are preprogrammed through incentive structures, VS alignment as legitimation of action towards strategic goals has special interest. On the one hand it facilitates the access to necessary resources for goal achievement and on the other it increases the sustainability and supports commonly agreed upon decisions leading to success. This paper provides a winnerless process (WLP) differential equations model for quantifying intra-organizational value stream (VS) alignment dynamics that can help design sustainable lean management solutions. This paper presents ongoing research results that show how the model was implemented in one industrial facility.

LiDAR remote sensing applied to forest resources assessment

Disponer de información precisa y actualizada de inventario forestal es una pieza clave para mejorar la gestión forestal sostenible y para proponer y evaluar políticas de conservación de bosques que permitan la reducción de emisiones de carbono debidas a la deforestación y degradación forestal (REDD). En este sentido, la tecnología LiDAR ha demostrado ser una herramienta perfecta para caracterizar y estimar de forma continua y en áreas extensas la estructura del bosque y las principales variables de inventario forestal. Variables como la biomasa, el número de pies, el volumen de madera, la altura dominante, el diámetro o la altura media son estimadas con una calidad comparable a los inventarios tradicionales de campo. La presente tesis se centra en analizar la aplicación de los denominados métodos de masa de inventario forestal con datos LIDAR bajo diferentes condiciones y características de masa forestal (bosque templados puros y mixtos) y utilizando diferentes bases de datos LiDAR (información proveniente de vuelo nacionales e información capturada de forma específica). Como consecuencia de lo anterior, se profundiza en la generación de inventarios forestales continuos con LiDAR en grandes áreas. Los métodos de masa se basan en la búsqueda de relaciones estadísticas entre variables predictoras derivadas de la nube de puntos LiDAR y las variables de inventario forestal medidas en campo con el objeto de generar una cartografía continua de inventario forestal. El rápido desarrollo de esta tecnología en los últimos años ha llevado a muchos países a implantar programas nacionales de captura de información LiDAR aerotransportada. Estos vuelos nacionales no están pensados ni diseñados para fines forestales por lo que es necesaria la evaluación de la validez de esta información LiDAR para la descripción de la estructura del bosque y la medición de variables forestales. Esta información podría suponer una drástica reducción de costes en la generación de información continua de alta resolución de inventario forestal. En el capítulo 2 se evalúa la estimación de variables forestales a partir de la información LiDAR capturada en el marco del Plan Nacional de Ortofotografía Aérea (PNOA-LiDAR) en España. Para ello se compara un vuelo específico diseñado para inventario forestal con la información de la misma zona capturada dentro del PNOA-LiDAR. El caso de estudio muestra cómo el ángulo de escaneo, la pendiente y orientación del terreno afectan de forma estadísticamente significativa, aunque con pequeñas diferencias, a la estimación de biomasa y variables de estructura forestal derivadas del LiDAR. La cobertura de copas resultó más afectada por estos factores que los percentiles de alturas. Considerando toda la zona de estudio, la estimación de la biomasa con ambas bases de datos no presentó diferencias estadísticamente significativas. Las simulaciones realizadas muestran que las diferencias medias en la estimación de biomasa entre un vuelo específico y el vuelo nacional podrán superar el 4% en áreas abruptas, con ángulos de escaneo altos y cuando la pendiente de la ladera no esté orientada hacia la línea de escaneo. En el capítulo 3 se desarrolla un estudio en masas mixtas y puras de pino silvestre y haya, con un enfoque multi-fuente empleando toda la información disponible (vuelos LiDAR nacionales de baja densidad de puntos, imágenes satelitales Landsat y parcelas permanentes del inventario forestal nacional español). Se concluye que este enfoque multi-fuente es adecuado para realizar inventarios forestales continuos de alta resolución en grandes superficies. Los errores obtenidos en la fase de ajuste y de validación de los modelos de área basimétrica y volumen son similares a los registrados por otros autores (usando un vuelo específico y parcelas de campo específicas). Se observan errores mayores en la variable número de pies que los encontrados en la literatura, que pueden ser explicados por la influencia de la metodología de parcelas de radio variable en esta variable. En los capítulos 4 y 5 se evalúan los métodos de masa para estimar biomasa y densidad de carbono en bosques tropicales. Para ello se trabaja con datos del Parque Nacional Volcán Poás (Costa Rica) en dos situaciones diferentes: i) se dispone de una cobertura completa LiDAR del área de estudio (capitulo 4) y ii) la cobertura LiDAR completa no es técnica o económicamente posible y se combina una cobertura incompleta de LiDAR con imágenes Landsat e información auxiliar para la estimación de biomasa y carbono (capitulo 5). En el capítulo 4 se valida un modelo LiDAR general de estimación de biomasa aérea en bosques tropicales y se compara con los resultados obtenidos con un modelo ajustado de forma específica para el área de estudio. Ambos modelos están basados en la variable altura media de copas (TCH por sus siglas en inglés) derivada del modelo digital LiDAR de altura de la vegetación. Los resultados en el área de estudio muestran que el modelo general es una alternativa fiable al ajuste de modelos específicos y que la biomasa aérea puede ser estimada en una nueva zona midiendo en campo únicamente la variable área basimétrica (BA). Para mejorar la aplicación de esta metodología es necesario definir en futuros trabajos procedimientos adecuados de medición de la variable área basimétrica en campo (localización, tamaño y forma de las parcelas de campo). La relación entre la altura media de copas del LiDAR y el área basimétrica (Coeficiente de Stock) obtenida en el área de estudio varía localmente. Por tanto es necesario contar con más información de campo para caracterizar la variabilidad del Coeficiente de Stock entre zonas de vida y si estrategias como la estratificación pueden reducir los errores en la estimación de biomasa y carbono en bosques tropicales. En el capítulo 5 se concluye que la combinación de una muestra sistemática de información LiDAR con una cobertura completa de imagen satelital de moderada resolución (e información auxiliar) es una alternativa efectiva para la realización de inventarios continuos en bosques tropicales. Esta metodología permite estimar altura de la vegetación, biomasa y carbono en grandes zonas donde la captura de una cobertura completa de LiDAR y la realización de un gran volumen de trabajo de campo es económica o/y técnicamente inviable. Las alternativas examinadas para la predicción de biomasa a partir de imágenes Landsat muestran una ligera disminución del coeficiente de determinación y un pequeño aumento del RMSE cuando la cobertura de LiDAR es reducida de forma considerable. Los resultados indican que la altura de la vegetación, la biomasa y la densidad de carbono pueden ser estimadas en bosques tropicales de forma adecuada usando coberturas de LIDAR bajas (entre el 5% y el 20% del área de estudio). ABSTRACT The availability of accurate and updated forest data is essential for improving sustainable forest management, promoting forest conservation policies and reducing carbon emissions from deforestation and forest degradation (REDD). In this sense, LiDAR technology proves to be a clear-cut tool for characterizing forest structure in large areas and assessing main forest-stand variables. Forest variables such as biomass, stem volume, basal area, mean diameter, mean height, dominant height, and stem number can be thus predicted with better or comparable quality than with costly traditional field inventories. In this thesis, it is analysed the potential of LiDAR technology for the estimation of plot-level forest variables under a range of conditions (conifer & broadleaf temperate forests and tropical forests) and different LiDAR capture characteristics (nationwide LiDAR information vs. specific forest LiDAR data). This study evaluates the application of LiDAR-based plot-level methods in large areas. These methods are based on statistical relationships between predictor variables (derived from airborne data) and field-measured variables to generate wall to wall forest inventories. The fast development of this technology in recent years has led to an increasing availability of national LiDAR datasets, usually developed for multiple purposes throughout an expanding number of countries and regions. The evaluation of the validity of nationwide LiDAR databases (not designed specifically for forest purposes) is needed and presents a great opportunity for substantially reducing the costs of forest inventories. In chapter 2, the suitability of Spanish nationwide LiDAR flight (PNOA) to estimate forest variables is analyzed and compared to a specifically forest designed LiDAR flight. This study case shows that scan angle, terrain slope and aspect significantly affect the assessment of most of the LiDAR-derived forest variables and biomass estimation. Especially, the estimation of canopy cover is more affected than height percentiles. Considering the entire study area, biomass estimations from both databases do not show significant differences. Simulations show that differences in biomass could be larger (more than 4%) only in particular situations, such as steep areas when the slopes are non-oriented towards the scan lines and the scan angles are larger than 15º. In chapter 3, a multi-source approach is developed, integrating available databases such as nationwide LiDAR flights, Landsat imagery and permanent field plots from SNFI, with good resultos in the generation of wall to wall forest inventories. Volume and basal area errors are similar to those obtained by other authors (using specific LiDAR flights and field plots) for the same species. Errors in the estimation of stem number are larger than literature values as a consequence of the great influence that variable-radius plots, as used in SNFI, have on this variable. In chapters 4 and 5 wall to wall plot-level methodologies to estimate aboveground biomass and carbon density in tropical forest are evaluated. The study area is located in the Poas Volcano National Park (Costa Rica) and two different situations are analyzed: i) available complete LiDAR coverage (chapter 4) and ii) a complete LiDAR coverage is not available and wall to wall estimation is carried out combining LiDAR, Landsat and ancillary data (chapter 5). In chapter 4, a general aboveground biomass plot-level LiDAR model for tropical forest (Asner & Mascaro, 2014) is validated and a specific model for the study area is fitted. Both LiDAR plot-level models are based on the top-of-canopy height (TCH) variable that is derived from the LiDAR digital canopy model. Results show that the pantropical plot-level LiDAR methodology is a reliable alternative to the development of specific models for tropical forests and thus, aboveground biomass in a new study area could be estimated by only measuring basal area (BA). Applying this methodology, the definition of precise BA field measurement procedures (e.g. location, size and shape of the field plots) is decisive to achieve reliable results in future studies. The relation between BA and TCH (Stocking Coefficient) obtained in our study area in Costa Rica varied locally. Therefore, more field work is needed for assessing Stocking Coefficient variations between different life zones and the influence of the stratification of the study areas in tropical forests on the reduction of uncertainty. In chapter 5, the combination of systematic LiDAR information sampling and full coverage Landsat imagery (and ancillary data) prove to be an effective alternative for forest inventories in tropical areas. This methodology allows estimating wall to wall vegetation height, biomass and carbon density in large areas where full LiDAR coverage and traditional field work are technically and/or economically unfeasible. Carbon density prediction using Landsat imaginery shows a slight decrease in the determination coefficient and an increase in RMSE when harshly decreasing LiDAR coverage area. Results indicate that feasible estimates of vegetation height, biomass and carbon density can be accomplished using low LiDAR coverage areas (between 5% and 20% of the total area) in tropical locations.

Irrigated agriculture: Water resources management for a sustainable environment

In the last decade, research on irrigation has mainly been aimed at reducing crop water consumption. In arid and semi-arid environments, in relation to the limited water resources, the use of low quality water in agriculture has also been investigated in order to detect their effects on soil physical properties and on crop production. More recently, even the reduction of energy consumption in agriculture, as well as the effects of external factors, climate change and agricultural policies, have been major research interests. All these objectives have been considered in the papers included in this special issue. However, in the last years, approaches aimed at reducing crop water requirements have significantly changed. Remote sensing with satellites or unmanned vehicles, and vegetation spectral measurements, among others, represent in fact the newest frontier of existing technologies. Knowledge of soil hydraulic properties, often forgotten because of the difficulty of their estimation, can also be considered as a new way to reduce water consumption.