12 resultados para CLASIFICACION DECIMAL GEOGRAFICA
em FAUBA DIGITAL: Repositorio institucional científico y académico de la Facultad de Agronomia de la Universidad de Buenos Aires
Resumo:
El índice de área foliar es clave en el control de los procesos de los ecosistemas y como tal se busca estimarlo cada vez con mayor precisión y frecuencia para estudios locales, regionales y globales. Los métodos han evolucionado desde la medición directa hasta la utilización de instrumentos ópticos, logrando reducir los esfuerzos y los costos y permitiendo ampliar la frecuencia, la cobertura geográfica y la variedad de ambientes en la estimación de la variable. Una herramienta de estimación es el sistema PASTiS 57, desarrollado en el INRA, que permite registrar la transmitancia de la radiación en la porción del azul del espectro automáticamente cada 1 minuto, derivando de ella el índice de área de planta (PAI). El sistema se ha probado con éxito en bosques boreales y áreas agrícolas, pero no ha sido validado en bosques secos o en áreas semiáridas. El objetivo de este trabajo fue estimar la evolución de PAI con sensores autónomos en tres sitios en un bosque seco en la provincia de San Luis bajo diferentes coberturas a lo largo de un año y evaluar su desempeño en relación a estimaciones realizadas con fotografías hemisféricas, ampliamente validadas para la obtención de PAI. El PAI obtenido mostró una evolución temporal similar al estimado con el método convencional, presentándose hasta el momento como la única herramienta para realizar un monitoreo continuo de esta variable en tierra, en una escala de detalle mayor que la de los sensores remotos satelitales, y requiriendo un menor esfuerzo de muestreo que el habitual con fotografías hemisféricas y otros sensores ópticos manuales.
Resumo:
En los ecosistemas de llanuras, como la Llanura Pampeana Argentina, los flujos en sentido vertical - transpiración y evaporación directa - son las principales vías evaporativas de salida de agua. La vegetación controla las salidas transpirativas, por ello la cobertura del suelo tiene una gran influencia en el funcionamiento ecosistémico. Aún no se conoce con certeza cómo el uso del suelo y sus modificaciones condicionan el régimen de inundaciones. Los objetivos de este trabajo son i) describir los eventos de anegamiento de un área representativa de la Pampa Interior para un período de 11 años; ii) analizar el impacto de la frecuencia de anegamiento sobre el funcionamiento de la vegetación a escala regional y iii) a escala local. Se evaluó de qué manera la frecuencia de anegamiento y el tipo de cobertura condicionan la respuesta de la vegetación frente a una inundación utilizando información satelital del período 2000-2010. Se utilizó el IVN obtenido del producto MODIS MOD13Q1 como indicador de transpiración y mapas de anegamiento. Los resultados muestran que a mayor frecuencia de anegamiento se registra un mayor descenso de la transpiración y mayor tiempo de recuperación con respecto a los sitios no anegados. El impacto negativo del anegamiento sobre cultivos anuales es mayor que sobre especies forrajeras, las cuales conservan las tasas de transpiración a pesar de estar anegadas. Esto sugiere que bajo el uso de la tierra actual de la región donde se reemplazan los esquemas de rotación por cultivos anuales, los futuros eventos de inundación pueden perdurar más tiempo debido a menores tasas de transpiración durante estos eventos. Para evitar este riesgo habría que mantener un mayor porcentaje de heterogeneidad del paisaje.
Resumo:
Gran parte de la llanura pampeana Argentina presenta una escasa red de drenaje superficial y niveles freáticos cercanos a la superficie que, junto a los excesos hídricos, producen a menudo inundaciones provocando un fuerte impacto sobre los ecosistemas naturales y modificados. En esta tesis, mediante la utilización de sensores remotos, caractericé el área inundada y su relación con condicionantes climáticos, hidrológicos y de uso de la tierra para el período 1980-2010 en una superficie de 24.000 km2 en el noroeste de la provincia de Buenos Aires. La estimación de la fracción del área inundada mediante una clasificación con umbral en la banda 5 de imágenes Landsat presentó alta confiabilidad cuando se la comparó con un método más complejo de clasificación preexistente (r2=0,99, EEest = 1 por ciento, n = 10). Se observaron fuertes oscilaciones de la superficie inundada lo largo del período de estudio con valores extremos de 0,96 y 27,7 por ciento. Se identificaron claramente dos grandes ciclos completos de inundación en 1987 y 2001, los que llegaron a cubrir el 22,5 y 27,7 por ciento del territorio respectivamente y retrayéndose a niveles menor a 5 por ciento en los siguientes dos años en ambos episodios. La utilización del producto MOD13Q1 del sensor MODIS para estimar el área inundada empleando la técnica de Análisis Lineal de Mezclas Espectrales presentó altos niveles de error cuando se lo comparó con las estimaciones realizadas con Landsat. El análisis que vinculó al área inundada con la precipitación (PPT), el nivel freático absoluto y sus variaciones, la evapotranspiración potencial (ETP) y el balance hídrico, mostró que la precipitación fue el factor que más estuvo asociado a los eventos de inundación aún con períodos largos de integración de 24 y 36 meses. La inclusión de la evapotranspiración en el análisis, tanto en forma directa como a través del balance PPT-ETP, no mejoró en forma apreciable la explicación de las inundaciones. El nivel freático absoluto mostró una asociación alta con el área inundada (mayor inundación con niveles más superficiales) a la escala de 3 meses, perdiendo peso como variable explicativa en períodos más extensos. Ante la posibilidad de que se desarrollen nuevos eventos de inundación masiva en la llanura pampeana es trascendental avanzar en el conocimiento de las interacciones entre la hidrología, el clima y el uso del suelo a fin de compatibilizar estrategias agrícolas con estrategias de ordenamiento hidrológico del territorio para reducir el impacto de dichos eventos
Resumo:
La Pampa Arenosa ha sido escenario de cambios en el uso del territorio que respondieron principalmente al aumento de las precipitaciones a partir de la década del 70. La evaluación de las tierras es una etapa crítica en la planificación del uso sustentable. Por este motivo, se analizaron distintos sistemas de evaluación de tierras y se desarrollaron modelos expertos que consideren los factores ambientales heredados y las variaciones climáticas, para el sector de dunas longitudinales de la Pampa Arenosa en la Provincia de Buenos Aires, a escala 1: 50.000, considerando a los partidos de Nueve de Julio, Carlos Casares, Pehuajó y Trenque Lauquen. Las tierras fueron clasificadas por Capacidad de Uso, Indice de Productividad (IP) y se generaron sistemas expertos, utilizando el programa ALES, para los tipos de utilización de las tierras (TUTs) : maíz, soja y trigo. La homogeneidad de las series climáticas de precipitaciones se determinó mediante el test de Rachas. La aplicación del test de Pettitt permitió identificar la existencia de un cambio abrupto en las precipitaciones y el este de Mann Kendall mostró una tendencia creciente en relación a la precipitación anual. Las tierras con severas (clase III) y muy severas limitaciones (clase IV), fueron las más frecuentes ocupando el 42,6 por ciento y 29,8 por ciento respectivamente del área. Se comprobó que el IP de las tierras se incrementó con el aumento de las precipitaciones, alcanzando su máxima expresión climática en el período posterior al cambio abrupto. Las tierras de moderada capacidad productiva con valores de IP entre 65-51 ocuparon la mayor superficie de área de estudio. Los modelos expertos según los TUTs presentaron una aptitud de uso de las tierras variable, condicionada por la capacidad de retención hídrica de los suelos. Los modelos expertos fueron sensibles a las variaciones climáticas y el cambio abrupto en las precipitaciones.
Resumo:
En este trabajo se evalúan los impactos del cambio del uso del suelo en la región Chaqueña noroccidental de Argentina abordando cuestiones como la relación entre factores ambientales y edáficos y la dinámica del Índice de Vegetación Normalizado (NDVI) en áreas donde la vegetación ha sido ligeramente modificada y cómo afecta a la dinámica del NDVI la intensificación del uso de la tierra. El NDVI constituye una cuantificación de la fracción de energía absorbida por la vegetación y, bajos ciertas condiciones, de la productividad primaria neta (PPN). Fue obtenido desde el sensor MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) ubicado a bordo de las misiones satelitales de la NASA Aqua y Terra. Se incorporó información de uso de suelo, clima, suelo y NDVI en un sistema de información geográfica con una resolución espacial coincidente con la grilla de la serie temporal de NDVI denominada LTDR (Long Term Data Record). El uso del suelo fue caracterizado por la proporción de cultivos en cada celda de la grilla. Tres atributos fueron derivados de la dinámica estacional del NDVI: la integral anual (NDVI-I), el rango relativo (RREL) y la fecha del máximo NDVI (DMAX). La influencia de los factores ambientales para las celdas con menor proporción de cultivos se analizó mediante regresiones individuales con los tres atributos de NDVI como variables dependientes y las variables de clima y suelo como variables independientes. Para los tres atributos de NDVI persiste en la variabilidad observada un porcentaje importante que no es explicado por las variables consideradas. Se aplicaron los modelos obtenidos a las celdas con mayor proporción de cultivos y se analizaron las diferencias entre los valores observados y predichos de los atributos derivados del NDVI. Ninguno de los modelos ajustados explica la mayor parte de la variabilidad observada cuando se aplican a entornos modificados. En líneas generales, para el NDVI-I los valores observados son menores que los estimados; para RREL, los valores observados son mayores que los estimados y para DMAX no hay evidencias claras de diferencias entre ambos valores. Se analizaron los desvíos entre valores observados y estimados y su relación con el uso de suelo. La magnitud de los cambios observados en la radiación absorbida y la estacionalidad están vinculados a la proporción del paisaje agriculturizado. Por un lado, se observa una disminución del NDVI-I. Por el otro el efecto más relevante de la agriculturización del paisaje sobre la dinámica del carbono es el incremento significativo de la estacionalidad evidenciado por un aumento del RREL. Con respecto a la fecha de máximo NDVI no surgen evidencias claras acerca de la influencia de la agriculturización sobre la misma.
Resumo:
El presente trabajo plantea la utilización del Índice de Vegetación Normalizado (IVN) para identificar diferentes zonas de riesgo a fasciolosis ovina y bovina. Para tal fin se empleó el producto de IVN compuesto cada 16 días de 250 metros de resolución de la serie MODIS, con el que se generó el IVN promedio para el período 2000 - 2009. El área de estudio situada en el oeste de la provincia de Río Negro, tiene una superficie total de 2.700.000 hectáreas. A partir de los resultados de los análisis coprológicos, realizados durante el mismo período, en el Laboratorio de Parasitología de la EEA INTA Bariloche se calculó, para 25 establecimientos del área de estudio la prevalencia de fasciolosis (P FH). El rango de afectación observado varió según los establecimientos del 0 al 100 por ciento. Dado que los mallines proporcionan el ambiente donde se desarrolla el huésped intermediario de Fasciola hepatica, se identificó y se extrajo para cada establecimiento el valor de IVN promedio correspondiente a estos sitios. Según estos valores, se reclasificaron las áreas de mallines en tres clases. La correlación entre la prevalencia y el área ocupada por cada clase de IVN resultaron estadísticamente significativas (p menor a 0,05) y mostraron una fuerte relación entre dos clases de IVN y la prevalencia de fasciolosis. En base a los resultados obtenidos se generó un mapa de riesgo a fasciolosis para toda el área de estudio. Este trabajo sugiere que la proporción ocupada por las diferentes clases de IVN puede ser utilizada para predecir el nivel de riesgo de ocurrencia de la fasciolosis en el ganado ovino y bovino de la zona.
Resumo:
En la provincia de Entre Ríos la ganadería es una de las actividades económicas principales y la vegetación natural aporta más de la mitad del forraje consumido por el ganado. Para llevar a cabo un manejo eficiente de los recursos forrajeros es necesario conocer la productividad forrajera. Sin embargo, dada su gran variación espacial y temporal, los productores ganaderos rara vez cuentan con dicha información. Actualmente, es posible estimar la Productividad Primaria Neta Aérea (PPNA) de la vegetación a partir del IVN provisto por sensores satelitales. Sin embargo, en sitios con presencia de vegetación no forrajera, conocer la productividad no es suficiente, sino que es necesario separar la PPNA de los componentes forrajeros y no forrajeros. En algunos casos, diferencias fenológicas entre ambos componentes permiten separar el IVN asociado a cada componente de la vegetación. Sin embargo, esto aún no se ha evaluado en la Provincia de Entre Ríos. El objetivo del presente trabajo consiste en caracterizar cómo los cambios espaciales en la proporción de leñosas (no forrajeras) y herbáceas (forrajeras) pueden afectar el funcionamiento de la vegetación, mediante el uso del IVN del sensor satelital MODIS en dos áreas de vegetación natural de la provincia de Entre Ríos. En cada lugar se escogieron píxeles con distinta cobertura de leñosas y se evaluó si las diferencias en la cobertura se asociaban a cambios en el IVN promedio, su variación temporal y si existía relación con la precipitación anual. Se encontró una correlación positiva entre la cobertura de leñosas y el IVN en ambas zonas. En cambio, las variaciones inter e intra-anual y la respuesta marginal del IVN a la precipitación presentaron una correlación baja. La evaluación de los patrones de variación del IVN permitió determinar que para la zona de estudio los modelos de separación del IVN leñoso y herbáceo deberían basarse en el IVN promedio y no en su estacionalidad o en su respuesta a la precipitación.
Resumo:
p.153-169
Resumo:
La Pampa Arenosa ha sido escenario de cambios en el uso del territorio que respondieron principalmente al aumento de las precipitaciones a partir de la década del 70. La evaluación de las tierras es una etapa crítica en la planificación del uso sustentable. Por este motivo, se analizaron distintos sistemas de evaluación de tierras y se desarrollaron modelos expertos que consideren los factores ambientales heredados y las variaciones climáticas, para el sector de dunas longitudinales de la Pampa Arenosa en la Provincia de Buenos Aires, a escala 1: 50.000, considerando a los partidos de Nueve de Julio, Carlos Casares, Pehuajó y Trenque Lauquen. Las tierras fueron clasificadas por Capacidad de Uso, Indice de Productividad (IP)y se generaron sistemas expertos, utilizando el programa ALES, para los tipos de utilización de las tierras (TUTs): maíz, soja y trigo. La homogeneidad de las series climáticas de precipitaciones se determinó mediante el test de Rachas. La aplicación del test de Pettitt permitió identificar la existencia de un cambio abrupto en las precipitaciones y el este de Mann Kendall mostró una tendencia creciente en relación a la precipitación anual. Las tierras con severas (clase III)y muy severas limitaciones (clase IV), fueron las más frecuentes ocupando el 42,6 por ciento y 29,8 por ciento respectivamente del área. Se comprobó que el IP de las tierras se incrementó con el aumento de las precipitaciones, alcanzando su máxima expresión climática en el período posterior al cambio abrupto. Las tierras de moderada capacidad productiva con valores de IP entre 65-51 ocuparon la mayor superficie de área de estudio. Los modelos expertos según los TUTs presentaron una aptitud de uso de las tierras variable, condicionada por la capacidad de retención hídrica de los suelos. Los modelos expertos fueron sensibles a las variaciones climáticas y el cambio abrupto en las precipitaciones.
Resumo:
p.17-27
Resumo:
p.65-75
Resumo:
p.35-43