Surface ecophysiological behavior across vegetation and moisture gradients in tropical South America

Surface ecophysiology at five sites in tropical South America across vegetation and moisture gradients is investigated. From the moist northwest (Manaus) to the relatively dry southeast (Pé de Gigante, state of São Paulo) simulated seasonal cycles of latent and sensible heat, and carbon flux produced with the Simple Biosphere Model (SiB3) are confronted with observational data. In the northwest, abundant moisture is available, suggesting that the ecosystem is light-limited. In these wettest regions, Bowen ratio is consistently low, with little or no annual cycle. Carbon flux shows little or no annual cycle as well; efflux and uptake are determined by high-frequency variability in light and moisture availability. Moving downgradient in annual precipitation amount, dry season length is more clearly defined. In these regions, a dry season sink of carbon is observed and simulated. This sink is the result of the combination of increased photosynthetic production due to higher light levels, and decreased respiratory efflux due to soil drying. The differential response time of photosynthetic and respiratory processes produce observed annual cycles of net carbon flux. In drier regions, moisture and carbon fluxes are in-phase; there is carbon uptake during seasonal rains and efflux during the dry season. At the driest site, there is also a large annual cycle in latent and sensible heat flux.

Characterization of sands in the beach-dune systems of the Eastern Canary Islands.

Characterization of sands in the beach-dune systems of the Eastern Canary Islands.

The outcrop of the underlying substratum of the Maspalomas dune field (Gran Canaria, Canary Islands): a sing of a sedimentary deficit

The outcrop of the underlying substratum of the Maspalomas dune field (Gran Canaria, Canary Islands): a sing of a sedimentary deficit

Validation of age determination methods and growth studies of the sand sole Pegusa lascaris (Soleidae) from the eastern-central Atlantic

[EN]The age and growth of the sand sole Pegusa lascaris from the Canarian Archipelago were studied from 2107 fish collected between January 2005 and December 2007. To find an appropriate method for age determination, sagittal otoliths were observed by surface-reading and frontal section and the results were compared. The two methods did not differ significantly in estimated age but the surface-reading method is superior in terms of cost and time efficiency. The sand sole has a moderate life span, with ages up to 10 years recorded. Individuals grow quickly in their first two years, attaining approximately 48% of their maximum standard length; after the second year, their growth rate drops rapidly as energy is diverted to reproduction. Males and females show dimorphism in growth, with females reaching a slightly greater length and age than males. Von Bertalanffy, seasonalized von Bertalanfy, Gompertz, and Schnute growth models were fitted to length-at-age data. Akaike weights for the seasonalized von Bertalanffy growth model indicated that the probability of choosing the correct model from the group of models used was >0.999 for males and females. The seasonalized von Bertalanffy growth parameters estimated were: L? = 309 mm standard length, k = 0.166 yr?1, t0 = ?1.88 yr, C = 0.347, and ts = 0.578 for males; and L? = 318 mm standard length, k = 0.164 yr?1, t0 = ?1.653 yr, C = 0.820, and ts = 0.691 for females. Fish standard length and otolith radius are closely correlated (R2 = 0.902). The relation between standard length and otolith radius is described by a power function (a = 85.11, v = 0.906)

Procedimiento para la evaluación de la cobertura vegetal en sistemas sedimentarios costeros mediante tecnologías de la información geográfica (TIG): La Graciosa (Islas Canarias)

Máster Oficial en Gestión Costera

Analisi di dati telerilevati ottici e radar per la gestione dei disastri: le alluvioni nel Bangladesh.

Abstract L’utilizzo dei dati satellitari per la gestione dei disastri naturali è fondamentale nei paesi in via di sviluppo, dove raramente esiste un censimento ed è difficile per i governi aggiornare le proprie banche dati con le tecniche di rilevamento e metodi di mappatura tradizionali che sono entrambe lunghe e onerose. A supporto dell’importanza dell’impiego del telerilevamento e per favorirne l’uso nel caso di catastrofi, vi è l’operato di diverse organizzazioni internazionali promosse da enti di ricerca, da agenzie governative o da organismi sopranazionali, le quali svolgono un lavoro di cruciale valore, fornendo sostegno tecnico a chi si occupa di far giungere alle popolazioni colpite gli aiuti umanitari e i soccorsi nel più breve tempo possibile. L’attività di tesi è nata proprio dalla collaborazione con una di esse, ITHACA (Information Technology for Humanitarian Assistance, Cooperation and Action), organizzazione no-profit, fondata dal Politecnico di Torino e SiTI (Istituto Superiore sui Sistemi Territoriali per l’Innovazione), la quale a sua volta collabora con il WFP (World Food Programme) delle Nazioni Unite, realizzando cartografie speditive necessarie per la valutazione delle conseguenze di un evento catastrofico, attraverso l’impiego di dati acquisiti da satellite. Su questo tema si è inserito il presente lavoro che ha come obiettivo quello di dimostrare la valenza dei dati telerilevati, siano essi di tipo ottico o Radar, nel caso di alcuni dei disastri naturali più catastrofici, le alluvioni. In particolare è stata studiata la vulnerabilità del Bangladesh, il quale annualmente si trova ad affrontare eventi alluvionali, spesso di grave intensità. Preliminarmente allo studio, è stata condotta una ricerca bibliografica al fine di avere una buona conoscenza dell’area sia in termini geografici e fisici che di sviluppo e tipologia di urbanizzazione. E’stata indagata in particolare l’alluvione che ha colpito il paese nel Luglio del 2004, attraverso delle immagini satellitari multispettrali, in particolare Landsat 7, per un inquadramento pre-evento, ed ASTER per studiare la situazione a distanza di tre mesi dall’accaduto (immagine rilevata il 20 Ottobre 2004). Su tali immagini sono state condotte delle classificazioni supervisionate con il metodo della massima verosimiglianza che hanno portato la suddivisione del territorio in quattro classi di destinazione d’uso del suolo: urbano (Build-up), campi e vegetazione (Crops&Vegetation), sabbia e scavi (Sand&Excavation), idrografia e zone alluvionate (Water). Dalla sperimentazione è emerso come tali immagini multispettrali si prestino molto bene per l’analisi delle differenti caratteristiche del territorio, difatti la validazione condotta sulla mappa tematica derivata dall’immagine Landsat 7 ha portato ad un’accuratezza del 93% circa, mentre la validazione dell’immagine ASTER è stata solo di tipo qualitativo, in quanto, considerata l’entità della situazione rilevata, non è stato possibile avere un confronto con dei punti da assumere come verità a terra. Un’interpretazione della mappa tematica derivante dalla classificazione dell’immagine ASTER è stata elaborata incrociandola in ambiente GIS con dati forniti dal CEGIS (Center for Environmental and Geographic Information Services) riguardanti il landuse della zona in esame; da ciò è emerso che le zone destinate alla coltivazione del riso sono più vulnerabili alle inondazioni ed in particolare nell’Ottobre 2004 il 95% delle aree esondate ha interessato tali colture. Le immagini ottiche presentano un grosso limite nel caso delle alluvioni: la rilevante copertura nuvolosa che spesso accompagna siffatti eventi impedisce ai sensori satellitari operanti nel campo dell’ottico di rilevare il territorio, e per questo di frequente essi non si prestano ad essere impiegati per un’indagine nella fase di prima emergenza. In questa circostanza, un valido aiuto giunge dall’impiego di immagini Radar, le quali permettono osservazioni ad ogni ora del giorno e della notte, anche in presenza di nuvole, rendendole di fondamentale importanza nelle situazioni descritte. Per dimostrare la validità di questi sensori si sono analizzati due subset derivanti da un mosaico di immagini della nuova costellazione italiana ad alta risoluzione CosmoSkymed: il primo va dalla città di Dhaka al Golfo del Bengala ed il secondo copre la zona più a Nord nel distretto di Sylhet. Dalla sperimentazione condotta su tali immagini radar, che ha comportato come ovvio problematiche del tutto differenti rispetto alle elaborazioni tradizionalmente condotte su immagini nel campo dell’ottico, si è potuto verificare come l’estrazione dei corpi d’acqua e più in generale dell’idrografia risulti valida e di veloce computazione. Sono emersi tuttavia dei problemi, per esempio per quanto riguarda la classificazione dell’acqua in presenza di rilievi montuosi; tali complicazioni sono dovute alla presenza di zone d’ombra che risultano erroneamente assegnate alla classe water, ma è stato possibile correggere tali errori di attribuzione mascherando i rilievi con l’ausilio di una mappa delle pendenze ricavata da modelli di elevazione SRTM (Shuttle Radar Topographic Mission). La validazione dei risultati della classificazione, condotta con un grande numero di check points, ha fornito risultati molto incoraggianti (ca. 90%). Nonostante le problematiche riscontrate, il Radar, in sé o in accoppiamento con altri dati di diversa origine, si presta dunque a fornire in breve tempo informazioni sull’estensione dell’esondazione, sul grado di devastazione, sulle caratteristiche delle aree esondate, sulle vie di fuga più adatte, diventando un’importante risorsa per chi si occupa di gestire l’emergenza in caso di eventi calamitosi. L’integrazione con i dati di tipo ottico è inoltre essenziale per pervenire ad una migliore caratterizzazione del fenomeno, sia in termini di change detection che di monitoraggio post-evento.

Informationsgehalt von ERS-1/-2 SAR-Daten zur Erfassung der Arteninventare und des Zustandes landwirtschaftlich genutzter Böden und Vegetation

Auf einer drei Anbauperioden umfassenden Ground Truth Datenbasis wird der Informationsgehalt multitemporaler ERS-1/-2 Synthetic Aperture Radar (SAR) Daten zur Erfassung der Arteninventare und des Zustandes landwirtschaftlich genutzter Böden und Vegetation in Agrarregionen Bayerns evaluiert.Dazu wird ein für Radardaten angepaßtes, multitemporales, auf landwirtschaftlichen Schlägen beruhendes Klassifizierungsverfahren ausgearbeitet, das auf bildstatistischen Parametern der ERS-Zeitreihen beruht. Als überwachte Klassifizierungsverfahren wird vergleichend der Maximum-Likelihood-Klassifikator und ein Neuronales-Backpropagation-Netz eingesetzt. Die auf Radarbildkanälen beruhenden Gesamtgenauigkeiten variieren zwischen 75 und 85%. Darüber hinaus wird gezeigt, daß die interferometrische Kohärenz und die Kombination mit Bildkanälen optischer Sensoren (Landsat-TM, SPOT-PAN und IRS-1C-PAN) zur Verbesserung der Klassifizierung beitragen. Gleichermaßen können die Klassifizierungsergebnisse durch eine vorgeschaltete Grobsegmentierung des Untersuchungsgebietes in naturräumlich homogene Raumeinheiten verbessert werden. Über die Landnutzungsklassifizierung hinaus, werden weitere bio- und bodenphysikalische Parameter aus den SAR-Daten anhand von Regressionsmodellen abgeleitet. Im Mittelpunkt stehen die Paramter oberflächennahen Bodenfeuchte vegetationsfreier/-armer Flächen sowie die Biomasse landwirtschaftlicher Kulturen. Die Ergebnisse zeigen, daß mit ERS-1/-2 SAR-Daten eine Messung der Bodenfeuchte möglich ist, wenn Informationen zur Bodenrauhigkeit vorliegen. Hinsichtlich der biophysikalischen Parameter sind signifikante Zusammenhänge zwischen der Frisch- bzw. Trockenmasse des Vegetationsbestandes verschiedener Getreide und dem Radarsignal nachweisbar. Die Biomasse-Informationen können zur Korrektur von Wachstumsmodellen genutzt werden und dazu beitragen, die Genauigkeit von Ertragsschätzungen zu steigern.

Der Austausch von Carbonylsulfid (COS) zwischen Vegetation und Atmosphäre unter erhöhter CO 2-Umgebungskonzentration

The responses of photosynthetic plant gas exchange, COS uptake and carbonic anhydrase (CA) activity were studied on Quercus ilex (Holm oak), and beech Fagus sylvatica L