Universidad Nacional de Salta

Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria

Facultad de Ciencias Naturales Escuela de Recursos Naturales

Tipos Funcionales de Ecosistemas y Cambios en el Uso del Suelo en el NOA Trabajo de Tesis para acceder al título de grado en Ing. en Recursos Naturales y Medio Ambiente

Virginia del Val

Director: Lic. José N. Volante. 1 Co-Director: Dr. José M. Paruelo. 2

- 2011 -

1. Lic. En Recursos Naturales. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA) Estación Experimental Agropecuaria Salt. 2. PhD. Dept. Rangeland Ecosystem Sciences. Facultad de Agronomia. Universidad de Buenos Aires. CONICET.

Universidad Nacional de Salta

Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria

El presente trabajo de tesis se realizo en el marco del convenio de cooperación académica INTA – UNSa, firmado el 1⁰ de Abril de 2011,

y el Programa Nacional de Ecorregiones INTA PNECO 52-092022

AGRADECIMIENTOS

Agradezco a mi País por darme la oportunidad de estudiar y formarme en una Universidad pública, libre, gratuita y de calidad, y la posibilidad de trabajar bajo la dirección de profesionales de excelentísimo nivel como lo son mis directores. Agradezco a mi director José Volante por su confianza, generosidad y paciencia para enseñarme y guiarme durante todo el desarrollo de este trabajo. Agradezco a mi co- director Dr. José Paruelo por sus correcciones y sugerencias que le aportaran calidad a este trabajo. Agradezco a los miembros del jurado por sus aportes y sugerencias. Agradezco al Lab. De Teledetección del INTA, en especial a Yanina Noe, Jesús Mosciaro, Cecilia Morales, Laura Vale, Hernán Elena, que estuvieron en cada momento brindándome las herramientas y apoyo necesarios para poder realizar este trabajo. A mi inigualable compañera de viajes y coequiper Andrea Moreno, que sus ocurrencias alegraron las mañanas en el Lab. y junto al profe. Paoli, Cristian Campo y Fernando Ledesma, hicieron que los almuerzos sean inolvidables. Agradezco a dos grandes pilares en mi vida, por su incansable paciencia, acertados consejos y acompañarme en todo momento, Marcelo Morandini y María Fernanda de la Zerda. A mis amigas Jesica Chuquisaca, Vero Vázquez y Elina López por estar siempre conmigo. Agradezco y dedico este trabajo a mi familia. A mis hermanos por el incansable aliento y apoyo para que pudiera estudiar y termina mi carrera. A mis Padres, por con el cariño y la formación que me dieron hace que sea la persona que soy... Muchas Gracias!

INDICE

Resumen.……………………… ……………………………….……………..………….……

I

1. Introducción…………………………………………………………………………………..… 1 2. Materiales y Métodos……………………………………………………….……………….…

7

2.

1. Área de Estudio…………………………………………………………………….

7

2.

2. Base de Datos………………………………………………………...................... 9

2.

3. Análisis de series temporales de IVM……………………………………..….... 10

2.

4. Tipos Funcionales de Ecosistemas (TFEs)……………………………………. 11

2.

5. Análisis de Cambio de TFEs…………………………………….………………

2.

6. Correspondencia entre Estructura y Función ecosistémico del NOA……….. 17

2. 6. 1. Estructura de vegetación (Unidades Fisonómicas)…….…………

15

17

2. 6. 2. Análisis de correspondencia entre Unidades de Funcionamiento y Unidades Fisonómicas de Vegetación…………………………….

18

3. Resultados………………………………………………………………….………………...… 20 3. 1. Cartografía de Tipos Funcionales de Ecosistemas…………………………..… 20 3. 2. Magnitud de los cambios…………………………………………………………. 27 3. 3. Dirección de los cambios………………………………………………………… 28 3. 4. Magnitud de los cambios en cada Unidades Fisionómicas de Vegetación… 31 3. 5. Análisis de correspondencia entre Unidades Fisonómicas de Vegetación y Tipos Funcionales de Ecosistemas……………………………………….…............ 34 4. Discusión…..……………………………………………………….…………………………… 37 5. Referencias……………………………………………………………………...……………… 41

RESUMEN En nuestro país, y en especial en el NOA, el cambio en el uso el del suelo se ha intensificado entre 2000 y 2007 registrándose las tasas de deforestación y fragmentación del hábitat más alto de la historia y duplica el promedio latinoamericano. La conversión de ecosistemas naturales en tierras agrícolas altera y modifica su estructura y funcionamiento. Se entiende por funcionamiento ecosistémico al intercambio de materia y energía entre la comunidad biótica y la atmósfera, y su caracterización involucra la medición de flujos. Gracias al avance de técnicas específicas de teledetección es posible detectar y medir flujos de energía entre la superficie terrestre y la atmósfera en el corto plazo y hacer análisis multitemporales y espaciales. Se entiende por Tipos Funcionales de Ecosistemas” (TFE) a unidades espaciales discretas de ecosistemas que comparten características funcionales, que responden de manera semejante ante factores ambientales, independientemente de la estructura de la vegetación. Los TFEs se fundamentan en la dinámica de la Productividad Primaria Neta Aérea (PPNA) como un indicador esencial e integrador del funcionamiento ecosistémico. La determinación de TFE se basa en la dinámica estacional del Índice de Vegetación Mejorado como un estimador de la PPNA, a partir de la curva estacional se derivan tres atributos reflejan aspectos centrales del funcionamiento ecosistémico, que son categorizados y combinados para definir cada TFE: la integral anual, como un estimador de la productividad total de los ecosistemas o biomasa; el rango relativo anual, representa la variabilidad intra anual de la productividad; y el momento de máximo IVM, que describe la fenología. En este trabajo además se utilizo una nueva la variable, Número de estaciones por año, la que da cuenta de la cantidad de ciclos fenológicos ocurridos en él período de estudio. Ampliando así a un total de 128 TFE posibles. El área de estudio posee gran diversidad funcional ya que se detectaron 125 TFEs siendo que el territorio estuvo mejor representado por 14 categorías de TFEs. En la comparación de TFEs de los periodos 2000-2001 y 2007-2008 se observa una importante disminución de la productividad del área de estudio. Los ambientes naturales están fuertemente asociación a los TFEs de una estación y los TFEs de doble estacionalidad están fuertemente asociados a la Agricultura. No existe una asociación unívoca entre un tipo funcional y una unidad fisonómica como expresión de la estructura de la vegetación, es necesario el empleo de más de un TFE para representarlas completamente. Ampliar las posibilidades en la caracterización de la heterogeneidad ambiental y seguir su variación a lo largo del tiempo, es una herramienta útil en el ordenamiento territorial como al momento de definir áreas prioritarias para la conservación, demás contribuir significativamente a profundizar el conocimiento sobre el funcionamiento ecosistémico en la región y estudios que se deriven de su aplicación.

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1. INTRODUCCION

En nuestro país, y en especial en el NOA y NEA el cambio en el uso el del suelo se encuentra dominado por el incremento de superficie agropecuaria (Paruelo et al., 2006; SAGPyA, 2009; Volante et al., 2011). En el NOA este proceso se ha intensificado entre 2000 y 2007 registrándose las tasas de deforestación y fragmentación del hábitat más altas de la historia (un 1,15% anual) y duplicando el promedio de deforestación latinoamericano (Grau y Aide, 2008; FAO, 2007; Gasparri y Grau, 2009; Volante et al., 2011). Las evidencias muestran que la conversión de ecosistemas naturales en tierras agrícolas altera y modifica su estructura y funcionamiento. Esto incide sobre procesos tales como las ganancias de Carbono y la dinámica del agua de los ecosistema (Fisher et al., 2009; Guerschman et al., 2003; Guerschman, 2005; Nosetto et al., 2005; Jackson et al., 2005) y tiene como principales consecuencias la pérdida de la biodiversidad y la reducción de la capacidad de provisión de servicios ecosistémicos (Dirzo y Raven, 2003, Millennium Ecosystem Assessment, 2005; Paruelo et al., 2005, 2006). Virginia y Wall (2001) definen el funcionamiento ecosistémico como el intercambio de materia y energía entre la comunidad biótica y la atmósfera, y su caracterización involucra la medición de flujos. Como ejemplo de ello podemos mencionar a la productividad primaria, la evapotranspiración y el ciclado de nutrientes. Si bien estas propiedades funcionales son elementos “intangibles” difíciles de percibir (Fernández y Piñeiro, 2008), en las últimas décadas, gracias al avance de técnicas específicas de teledetección es posible detectar flujos de energía entre la superficie terrestre y la atmósfera 1

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directamente relacionados con las propiedades funcionales (Paruelo, 2008). La variabilidad en los atributos funcionales de los ecosistemas pueden ser detectados y medidos en el corto plazo (Paruelo et al., 2005). El análisis temporal y espacial de estas propiedades permite seguir el comportamiento inter estacional e inter anual de la vegetación a lo largo del tiempo (análisis multitemporales) (Chuvieco, 2002). El estudio de los atributos funcionales de los ecosistemas presenta ciertas ventajas con respecto al estudio estructural. Los primeros suelen responder de manera rápida a cambios en las condiciones ambientales mientras que los atributos estructurales como el tipo y grado de cobertura, la estratificación vertical y la composición, presentan diferentes grados de inercia frente a cambios ambientales (Milchunas y Lauenroth, 1995). Por otra parte, el estudio de los atributos funcionales contribuyen a predecir y entender los efectos del cambio climático a escala regional y global, a la vez que se consideran una herramienta útil para la toma de decisiones al momento de seleccionar áreas prioritarias para la conservación y para la valoración cuantitativa directa de los servicios ecosistémicos y en especial de aquellos definidos como de soporte tales como la productividad primaria y la dinámica del agua (Costanza et al., 1997; Alcaraz Segura et al., 2006, 2009; Baeza et al., 2006; Baldi y Paruelo, 2008; Cabello y Paruelo, 2008; Paruelo et al., 2011). Soriano y Paruelo (1992) propusieron la idea de “Biozonas” para identificar unidades de vegetación

que

comparten características del

funcionamiento ecosistémico derivadas de imágenes satelitales. Paruelo et al., (op. cit.) amplia este concepto al de “Tipos Funcionales de Ecosistemas” (TFE) donde agrupando en unidades espaciales discretas a ecosistemas que 2

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comparten características funcionales y que responden de manera semejante ante factores ambientales, independientemente de la estructura de la vegetación. Los TFEs se fundamentan en la dinámica de la Productividad Primaria Neta Aérea (PPNA) como un indicador esencial y mas integrador del funcionamiento ecosistémico (Virginia y Wall, 2001). Los TFEs equivalen a los Tipos Funcionales de Plantas (TFP) pero a un nivel jerárquico superior y se vinculan estrechamente a las de Unidades Funcionales de Paisaje propuesta por Valentini et al (1999). La identificación de los TFEs permitió describir patrones de ganancia de Carbono de la vegetación y la diversidad funcional de los ecosistemas templados de Sudamérica y la Península Ibérica (Paruelo et al., op. cit.; Baeza et al., op. cit.; Alcaraz Segura et al.,2004, op. cit.); evaluar la representatividad de la diversidad de ecosistemas en las redes de áreas protegidas de España y Uruguay (Cabello et al., 2008; Alcaraz Segura et al., 2008); estudiar los efectos del cambio climático, a través del análisis comparativo entre áreas naturales y protegidas de España (Alcaraz Segura et al., 2009); el seguimiento del nivel de provisión de los Servicios Ecosistémicos (SE) en el Noroeste Argentino (Paruelo et al., op. cit.); y detectar cambios en la dinámica de los ecosistemas en la Península Ibérica (Pérez Hoyos et al., 2009). Los sensores remotos se han convertido en una valiosa herramienta ya que suministran datos cuantitativos y espacialmente explícitos de la superficie terrestre. La accesibilidad de dicha información facilita el abordaje de estudios de

ecología

regional

(Cabello

y

Paruelo,

op.

cit.).

El

análisis

del

comportamiento de las porciones del espectro electromagnético (bandas) permite obtener índices o variables sintéticas asociadas a procesos biofísicos. Los más utilizados son los Índices de Vegetación (IV), entre ellos el Índice de 3

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Vegetación Normalizado (IVN) y el Índice de Vegetación Mejorado (IVM) son los de mayor difusión. Estos son estimadores de la fracción de radiación fotosintéticamente activa absorbida por los tejidos verdes (FRFAA). El estudio de la dinámica temporal de estos índices permite estimar atributos tales como la fenología y estacionalidad (Pettorelli et al., 2005; Paruelo, op. cit.). El IVM fue desarrollado por Huete et al. (2002) específicamente para el sensor MODIS y se diferencia del IVN ya que minimiza el efecto de ciertos contaminantes de la atmosfera (como los aerosoles), y desacopla la señal del sustrato y la vegetación, aun cuando el dosel es muy denso, lo que permite incrementar la señal de esta. Éstas características lo hacen apropiado para el estudio de bosques densos y selvas como las que se encuentran en el Noroeste argentino. El IVM se expresa como: IVM = 2.5 x (IR - R) / (IR + C1 x R – C2 x A + L) Donde, A: reflectancias correspondientes a la porción del azul (459-479nm); R: reflectancias atmosféricamente correspondientes a la porción del rojo (620-670 nm); IR: reflectancias correspondientes a la porción del infrarrojo cercano del espectro electromagnético (841-876 nm); L = 1, C1 = 6 y C2 = 7.5, son coeficientes adoptados en las funciones de transformación del sensor MODIS. L es un ajuste de acuerdo al sustrato que tiene en cuenta la transferencia de la radiancia roja e infrarroja a través de la cubierta vegetal. C1 y C2 son coeficientes que tienen en cuenta la presencia de aerosoles y que usan la banda correspondiente al azul para corregir la reflectancia en la porción roja (Paruelo, op. cit.).

4

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La determinación de TFE se basa en la dinámica estacional del IVM dada la cobertura espacial y disponibilidad de estos datos (Paruelo et al., op. cit.). A partir de la curva estacional promedio de IV se derivan tres atributos funcionales, que luego son categorizados y combinados para definir cada TFE: la integral anual (I_IVM) corresponde a la sumatoria de los valores positivos de IV en un periodo de tiempo y se considera como un estimador de la productividad total de los ecosistemas o biomasa; el rango relativo anual (RR_IVM) como un indicador de la estacionalidad en la absorción de la radiación, representa la variabilidad intra anual de la productividad y permite comparaciones de estacionalidad; y el momento de máximo IVM (MM_IVM), que describe la fenología, la variación estacional de la vegetación (Figura 1). Estas características reflejan aspectos centrales del funcionamiento de los

Rango Relativo (RR_IVM )

(estacionalidad)

ecosistemas (Paruelo et al., op. cit.). Dada la sensibilidad de los atributos

Figura 1. Dinámica y atributos funcionales de la curva de IVM: I_IVM, representa el área debajo de la curva de IV y es un estimador de la productividad de los ecosistemas; RR_IVM es un estimador de la estacionalidad en la intercepción de la radiación y MM_IVM, fecha donde se produce el momento de máximo IVM. Tomado y modificado de http://lechusa.unsl.edu.ar/?view=mapas 5

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funcionales, el estudio temporal de su dinámica es una fortaleza del concepto de TFE (Paruelo et al., op. cit.). Sin embargo, estos atributos son sensibles a los falsos rangos debidos a ruidos u “outliers” de la curva de IV que pueden sobrestimar o subestimar la productividad o estacionalidad de los ecosistemas (Pettorelli et al., op. cit.). Para eliminar ruidos de la serie de datos, Eklundh y Jönsson (2009) desarrollaron un software denominado TIMESAT 3.0, para extraer curvas ajustadas de índices de vegetación por medio de tres modelos basados en algoritmos de ajustes por mínimos cuadrados (Savitzky-Golay, Guaseano o Doble Logística). TIMESAT 3.0 fue utilizado por Clark et al. (2010) para estudiar cambios en el uso del suelo en el Chaco Seco Sudamericano y caracterizar distintas unidades de paisaje. Dentro de este contexto, en este trabajo se propone evaluar cambios producidos en el funcionamiento ecosistémico del NOA por efecto de la agriculturización del paisaje en el periodo 2000-2007. Para ello, se proponen los siguientes objetivos específicos: Elaborar mapas de Tipos Funcionales de Ecosistemas (TFE) del área de de estudio para los años hidrológicos 2000/01 y 2007/08. Evaluar la magnitud y dirección de los cambios ocurridos entre los períodos mencionados. Caracterizar la relación entre función (TFE) y estructura (tipos de cubiertas de vegetación) de ambientes naturales y agrícolas.

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2. MATERIALES Y METODO

2. 1. Área de estudio

El área de estudio se sitúa en el Noroeste del territorio Argentino, en las provincias de Jujuy, Salta, Catamarca, Tucumán y Santiago del Estero; comprendida entre los 22º y 30º de Latitud Sur y entre 61º 43’ y 65º 34’ de Longitud Oeste. Para el análisis territorial se consideraron los sectores con pendientes menores a 15% y precipitaciones superiores a 300 mm anuales (Figura 2). Ésta región comprende el primer piso de la región fitogeográfica de las Yungas, y bosques, arbustales y pastizales xerofíticos de la región Chaqueña (Cabrera, 1976). Dentro del área de estudio se realiza una intensa actividad agropecuaria, la que ha sido zonificada con criterios agroecológicos y económicos por Bravo et al. (1998). En la región fitogeográfica de Yungas se encuentra la Zona Agroeconómica de Cultivos Subtropicales y de Primicias, donde la principal actividad es la producción de caña de azúcar y en menor proporción la de cítricos. En la región chaqueña se distinguen tres Zonas: Umbral al Chaco con Producción Extensiva de Secano, Chaco con Riego y Chaco Semiárido con Ganadería y Forestales. Estas últimas han sufrido la mayor expansión agropecuaria de la última década (Volante et al., 2005; 2011).

7

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Figura 2. Área de estudio. Área de las provincias de Jujuy, Salta, Tucuman, Catamanrca y Santiago del Estero con pendientes menores a 15% y precipitaciones mayores a 300 mm.

8

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2.2. Bases de datos

Para este trabajo se utilizó series temporales del Índice de Vegetación Mejorado IVM (Huete, op. cit.). Se entiende por serie temporal a una secuencia de datos u observaciones ordenados cronológicamente y, normalmente, espaciados entre sí de manera uniforme (Falk et al., 2011). Las series de IVM se obtuvieron a partir de imágenes provenientes del producto Terra-MODIS “Vegetation Índex 16-Day L3 Global 250m” (MOD13Q1) provistas por Land Processes Distributed Active Archive Center: EOS Data Gateway. Este producto, posee correcciones radiométricas, geométricas y una resolución espacial de 250m (5,4 ha. aproximadamente) y se publica gratuitamente cada 16

días,

totalizando

23

(ftp://e4ftl01u.ecs.nasa.gov/MOLT/MOD13Q1.005/)

imágenes Estas

por

año.

imágenes

son

compuestos de máximo valor (CMV), formados por los mayores valores diarios de cada pixel durante el periodo de 16 días. Este producto incluye además información acerca de la calidad del valor del IVM (Justice et al., 1998). La calidad de los píxeles depende principalmente de las condiciones atmosféricas (por ej. presencia de nubes, aerosoles, nieve o agua, etc.) registrada en el momento en el que fueron tomadas las imágenes. Esta información describe el grado de fiabilidad que el usuario puede tener al utilizar cada pixel de la imagen. Se utilizaron 23 imágenes para cada período de análisis. Estos períodos fueron seleccionados de manera coincidente con el ciclo hidrológico anual de la vegetación para registrar el comportamiento fenológico y comprenden entre 12/07/2000 al 11/07/2001 y 12/07/2007 al 11/07/2008 (Tabla 1). 9

Virginia del Val – Tipos Funcionales de Ecosistemas y Cambios en el Uso del Suelo en el NOA Tabla 1. Imágenes utilizadas en el análisis. Producto MOD13Q1 del sensor MODIS escenas 12H11V.

№ de Imagen (Día Juliano)

Periodo

193 209 225 241 257 273 289 305 321 337 353 1 17 33 49 65 81 97 113 129 145 161 177

12/07 al 27/07 28/07 a 12/08 13/08 al 28/08 29/08 al 13/09 14/09 al 29/09 30/09 al 15/10 16/10 al 31/10 01/11 al 16/11 17/11 al 02/12 03/12 al 18/12 19/12 al 31/12 01/01 a 16/01 17/01 a 01/02 02/02 a 17/02 18/02 al 05/03 06/03 al 21/03 22/03 al 06/04 07/04 al 22/04 23/04 al 08/05 09/05 al 24/05 25/05 al 09/06 10/06 al 25/06 26/06 al 11/07

Año 2000 2000 2000 2000 2000 2000 2000 2000 2000 2000 2000 2001 2001 2001 2001 2001 2001 2001 2001 2001 2001 2001 2001

2007 2007 2007 2007 2007 2007 2007 2007 2007 2007 2007 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008

2.3. Análisis de series temporales de IVM

Para analizar las series temporales de los IVM se utilizó el programa TIMESAT 3.0 (Eklundh y Jönsson op.cit.) que sirve para ajustar y extraer parámetros de la estacionalidad de series temporales de índices de vegetación. Como producto del análisis se obtiene el Índice de Vegetación Ajustado y doce variables sintéticas correspondientes a los atributos estacionales de la serie temporal. Estas variables son asimilables a atributos fenológicos de las cubiertas de vegetación (Figura 3) y se generan para cada uno de los píxeles del las series de IVM utilizados y permiten ser representadas cartográficamente 10

Virginia del Val – Tipos Funcionales de Ecosistemas y Cambios en el Uso del Suelo en el NOA

de manera individual. En este trabajo se aplicó el modelo de ajuste y los parámetros utilizados por Clark et al. (op. cit.) para clasificar la cobertura vegetal del Chaco Seco Sudamericano (Tabla 2). Para suprimir valores espurios de las imágenes se utilizó la información de fiabilidad contenida en la banda de calidad (reliability band) del producto del MOD13, para ponderar cada punto de la serie de tiempo: el valor 0 (buenos datos) con un peso total (1.0), los valores 1-2 (datos marginales, nieve o hielo) con la mitad del peso (0,5), y el valor 3 (nubes) con un peso mínimo (0,1). Tabla 2. Parámetros utilizados para el ajuste las curvas estacionales de IVM. Modelo de ajuste de datos (Functional model)

Savitzky-Golay *

Potencia de ajuste (Adaptation strength)

2.0

Corte de Estación (Season cutoff)

0.0

Comienzo y final de la estación (Begin and end of season)

20%

2.4. Tipos Funcionales de Ecosistemas (TFEs)

Para la caracterización funcional de los ecosistemas, Paruelo et al., (op. cit.) proponen tres atributos derivados de las curvas estacionales de Índices de Vegetación: Integral anual de IV, Momento de Máximo Valor y Rango Relativo. Estos tres atributos fueron obtenidos de los datos aportados por TIMESAT 3.0 (Eklundh y Jönsson, op. cit.) tomando en cuenta una serie de consideraciones, ya que presuponen cambios en la forma de cálculo utilizadas por Paruelo et al. (op. cit.) y Alcaraz Segura et al. (op. cit.) y se detallan a continuación: a) Integral de la curva de estacionalidad (I_IVM): Representa el área debajo de la curva comprendida desde el momento de inicio de

11 * Modelo de ajuste de datos basado en el cálculo de una regresión polinomial local (de grado k), con al menos k+1 puntos equiespaciados, para determinar el nuevo valor de cada punto. Ver Eklundh y Jönsson 2009, pp.15-16.

Virginia del Val – Tipos Funcionales de Ecosistemas y Cambios en el Uso del Suelo en el NOA

crecimiento de la vegetación hasta el final de la estación (área (i) en la Figura 3); b) Amplitud de la estación (AE_IVM): corresponde a la diferencia entre el máximo valor y el nivel de base de la curva de crecimiento (segmento (f) en la Figura 3). A partir de este valor se calculó el Rango Relativo anual (RR_IVM), como el cociente entre la Amplitud de la estación (AE_IVM) y la Integral de la curva de estacionalidad (I_IVM); c) Momento de máximo valor de IV (MM_IVM): es el momento en el que se produce el valor medio de IV comprendido entre el 80% de

IVN

cambio en la pendiente de la curva (punto (e) en la Figura 3).

tiempo

Figura 3. Curva Ajustada del IV. Los puntos (a) y (b) marcan, respectivamente, el inicio y final de la estación. Los puntos (c) y (d) corresponden al 80% de cambio en la pendiente de la curva de IV; (e) es el máximo valor de la curva. (f) corresponde a la amplitud y (g) el largo de la estación. Finalmente, (h) e (i) son integrales, que muestran el efecto acumulado de la vegetación durante la estación. Tomado de Eklundih y Jönsson, 2009.

12

Virginia del Val – Tipos Funcionales de Ecosistemas y Cambios en el Uso del Suelo en el NOA

Por último, en este trabajo se utilizó una cuarta variable para caracterizar los TFEs: d) Número de estaciones por año (NE_IVM): esta variable da cuenta de la cantidad de ciclos fenológicos ocurridos en él período de estudio.

Para definir cada TFE primero se debe categorizar cada atributo funcional y luego establecer una combinación de estos. Los tres primeros atributos fueron divididos en cuatro categorías numéricas que van del 1 al 4 (Tablas 4, 5 y 6). La cuarta variable, con solo dos categorías numéricas 1 y 2, se antepone a los tres atributos requeridos por definición de Paruelo et al. (op. cit.) (Tabla 7). Las combinaciones de los atributos generan un total de (2 x 4 x 4 x 4) 128 Tipos Funcionales de Ecosistemas posibles (Tabla 7). Cada TFE estará codificado de la siguiente manera:

NE_IVM I_IVM RR_IVM MM_IVM 1

2

3

4

Para las variables continuas, como la Integral de la curva de estacionalidad (I_IVM) y Rango Relativo anual (RR_IVM), se dividió la distribución de frecuencias en cuartiles (25, 50 y 75). Para ello, previamente se eliminaron los valores extremos de cada variable, de las colas de los histogramas, el 5% acumulado en cada lado, extremos inferiores y superiores. En las Tablas 3 y 4 se describen los rangos de distribución comprendidos en cada categoría y una breve descripción del nivel de productividad y estacionalidad correspondiente.

13

Virginia del Val – Tipos Funcionales de Ecosistemas y Cambios en el Uso del Suelo en el NOA Tabla 3: Clases de Integral Mayor (I_IVM)

Atributo Funcional

Integral Anual (I_IVM)

Categorías

Rango

Descripción

1

< 36.451

Baja Productividad

2

36.451 - 56.405

Moderadamente Baja

3

56.406 - 76.358

Moderadamente Alta

4

> 76.359

Alta Productividad

Categorías

Rango

Descripción

1

< 0,0283

Baja estacionalidad

2

0,0283 - 0,0449

Moderadamente Baja

3

0,0450 - 0,0615

Moderadamente Alta

4

> 0,0616

Alta estacionalidad

Tabla 4: Clases de Rango Relativo (RR_IVM)

Atributo Funcional

Rango Relativo (RR_IVM)

Para las categorías de la variable Momento de máximo IVM (MM_IVM), se dividió según las estaciones del año (Tabla 5). Tabla 5: Categorías del Momento Máximo de IVM

Atributo Funcional

Categorías

Descripción

1

Invierno

Momento de Máximo

2

Primavera

IVM (MM_IVM)

3

Verano

4

Otoño

Por su parte, el Número de estaciones por año (NE_IVM) quedó establecido en dos categorías (Tabla 6). Tabla 6: Categorías de Número de estaciones por año (NE_IVM).

Atributo Funcional

Categorías

Rango

Descripción

Número de estaciones

1

Una estación

Un ciclo fenológico

por año (NE_IVM)

2

Dos estaciones

Dos ciclos fenológicos

14

Virginia del Val – Tipos Funcionales de Ecosistemas y Cambios en el Uso del Suelo en el NOA Tabla 7: Algunas de las combinaciones posibles de Tipos Funcionales de Ecosistemas. CODIGO

Número de estaciones

Integral

Rango Relativo

Momento de Máximo valor

1111

Una estación

Baja

Bajo

Invierno

1112

Una estación

Baja

Bajo

Primavera

1113

Una estación

Baja

Bajo

Verano

1114 …

Una estación …

Baja …

Bajo …

Otoño …

1441

Una estación

Alto

Alto

Invierno

1442

Una estación

Alto

Alto

Primavera

1443

Una estación

Alto

Alto

Verano

1444

Una estación

Alto

Alto

Otoño

2111

Dos estaciones

Baja

Bajo

Invierno

2112

Dos estaciones

Baja

Bajo

Primavera

2113

Dos estaciones

Baja

Bajo

Verano

2114 …

Dos estaciones …

Baja …

Bajo …

Otoño …

2441

Dos estaciones

Alto

Alto

Invierno

2442

Dos estaciones

Alto

Alto

Primavera

2443

Dos estaciones

Alto

Alto

Verano

2444

Dos estaciones

Alto

Alto

Otoño

2.5. Análisis de cambios de TFE

El análisis de cambios se realizó a través de una Matriz de Cambios (Chuvieco, op. cit.), generada por superposición de los mapas de TFEs de los dos periodos de estudio para toda el área de estudio y en cada Unidad Fisonómica de Vegetación. Del resultado surge una tabla de doble entrada en donde en las filas se representan los TFEs del período 2000-2001 y en las columnas los del período 2007-2008. Se evaluaron a los TFEs más representativos del área de estudio y los restantes fueron agrupados dentro de una categoría “otros” (código 1). En el Total de las Filas se encuentra la superficie ocupada por los TFEs en 2000-2001 y en el Total de las Columnas la

15

Virginia del Val – Tipos Funcionales de Ecosistemas y Cambios en el Uso del Suelo en el NOA

superficie ocupada en el periodo 2007-2008. Dentro de la matriz cada valor representa la transición ocurrida en cada TFE entre los periodos de estudio y se identifican como Pij (Tabla 8). Cada Pij corresponde a la proporción de pixeles que han cambiado en la categoría i en 2000-2001 pasando a formar parte de la categoría j en 2007-2008. La diagonal principal muestra la proporción de persistencias (sin cambios) observadas entre los dos periodos, identificados como Pjj. Tabla 8: Tabla de doble entrada o matriz de cambio para comparar dos momentos

Tiempo 2 ( j )

Tiempo 1 (i)

Categoría 1

Categoría 2

Total

Perdidas

Categoría 3

Categoría 1

P11

P12

P13

Pi1+

Pi1+ − P11

Categoría 2

P21

P22

P23

Pi2+

Pi2+ − P22

Categoría 3

P31

P32

P33

Pi3+

Pi3+− P33

Total

P+j1

P+j2

P+j3

1

Ganancias

P+1 − P11

P+2 − P22

P+3 − P33

n

* Donde:

P i+ = ∑ Pij i =1

n

y P +j = = ∑ Pij j =1

Para cuantificar la dirección y magnitud del cambio entre ambos periodos, se utilizó el módulo Change Analysis del software Land Change Modeler (LCM) desarrollado en el entorno del programa Idrisi (Eastman, 2006) que se basa en la metodología propuesta por Pontius et al. (2004). Éste módulo permite analizar los cambios producidos en el área de estudio, por medio de los siguientes índices:

16

Virginia del Val – Tipos Funcionales de Ecosistemas y Cambios en el Uso del Suelo en el NOA

Pérdidas netas en cada categoría: Es el resultado del Total de la categoría para el periodo Tiempo 1 menos la persistencia de esa misma categoría: Lij= Pi+ - Pjj. Ganancias netas en cada categoría: Es el resultado del Total de la categoría para el periodo Tiempo 2 menos la persistencia de la misma categoría Gij= Pj+ -Pjj. Cambio neto para cada categoría: Es la diferencia entre los valores Totales de cada categoría en cada periodo de estudio: Dj = P+j - Pj+.

2.6. Correspondencia entre Estructura y Función Ecosistémica del NOA 2.6.1. Estructura de la vegetación (Unidades Fisonómicas)

Las Unidades Fisonómicas de Vegetación (UFV) se consideran una expresión de la estructura de la vegetación y se utilizaron para analizar de modo comparativo el funcionamiento ecosistémico dentro de distintos tipos de ambientes naturales, ambientes agropecuarios y aquellos en los que se produjo avance de la frontera agropecuaria entre los años 2000 y 2007. Para ello se utilizó el Primer Inventario de Bosques Nativos de Argentina (1997-1999) (UMSEF, 2002) y mapas de cultivos elaborados por el Laboratorio de Teledetección del INTA – EEA Cerrillos (Volante et al. op. cit.). Las categorías de trabajo contemplan características fisonómicas y de uso del suelo. Las 17

Virginia del Val – Tipos Funcionales de Ecosistemas y Cambios en el Uso del Suelo en el NOA

áreas naturales son: Selva, Bosque Seco, Arbustal y Pastizal, y cubren el 65% del área de estudio. Las categorías Agropecuarias se diferencian las áreas agrícolas previas al año 2000 y aquellas donde existió cambio de uso del suelo en el periodo 2000-2007, se denominaron de acuerdo al tipo de transición en: Selva – Agropecuario, Bosque Seco – Agropecuario, Arbustal – Agropecuario y Pastizal – Agropecuario. El 23,1% del área está destinada a la Agricultura, mientras que un 4,6% del área sufrió cambios en el uso del suelo. Esta clasificación permite estudiar los cambios funcionales ocurridos en cada categoría y analizar la correspondencia entre unidades de funcionamiento y unidades fisonómicas de vegetación en el área de estudio (Figura 4).

2.6.2. Análisis de correspondencia entre Unidades de Funcionamiento y Unidades Fisonómicas de Vegetación

El análisis de correspondencias (AC) es una técnica descriptiva que permite analizar de forma grafica y analítica, el grado de asociación o correspondencia entre variables categorícas surgidas de una tabla de contingencia. Para ello descompone el estadístico de prueba Chi-cuadrado (X2) en componentes ortogonales y representa gráficamente filas y columnas como puntos en un espacio Euclídeo de baja dimensión, generalmente bidimensional, de forma que las relaciones de cercanía/lejanía entre los puntos calculados reflejen las relaciones de dependencia y semejanza existentes entre ellas (Salvador Figueras, 2003; Balzarini et al., 2008). El AC fue utilizado por Alcaraz Segura et al. (op. cit.) para identificar asociaciones significativas entre unidades de funcionamiento (TFE) y unidades estructurales de vegetación en la Península Ibérica. 18

Virginia del Val – Tipos Funcionales de Ecosistemas y Cambios en el Uso del Suelo en el NOA

Figura 4: Mapa de Unidades Fisonómicas de Vegetación del área de estudio. Están representados los ambientes naturales, ambientes agropecuarios y aquellos en los que se produjo avance de la frontera agropecuaria entre los años 2000 y 2007.

19

Virginia del Val – Tipos Funcionales de Ecosistemas y Cambios en el Uso del Suelo en el NOA

Para realizar el análisis de correspondencias (AC) se utilizó el programa Infostat 2008 (Di Rienzo et al., 2008). Para elaborar la Matriz de Contingencia, se trabajó con los 14 TFEs más representativos en el área de estudio para el periodo 2007-2008 y el mapa de Unidades Fisonómicas de Vegetación, con sus seis categorías (una de ellas subdividida en cuatro subcategorizas).

3. RESULTADOS

3.1. Cartografía de Tipos Funcionales de Ecosistemas

En cuanto a variable Numero de estaciones por año (NE_IVM), se observa que el área de estudio está representada en mayor medida por una estación mientras que los sectores de dos estaciones se concentran en parches agropecuarios, ordenados en sentido Norte-Sur ocupando las tierras húmedas de mejor aptitud agrícola (Figura 5). Para la variable Integral anual (I_IVM) se observa que existe un gradiente que va en sentido de Sudeste – Noroeste en el área de estudio. En cuanto el Rango relativo (RR_IVM) se observa que la estacionalidad se intensifica en el sector Oeste de Salta y Tucumán y Este de la provincia de Santiago del Estero. El momento de máximo IVM (MM_IVM) es homogéneo en toda el área y se produce en los meses de verano extendiéndose hasta el otoño, existiendo pocos pixeles en primavera e invierno. El área de estudio está caracterizada por 125 TFEs, las únicas combinaciones que no se presentaron en ningún de los dos momento fueron los de Alta productividad y Alta estacionalidad con momento de máximo IVM en 20

Virginia del Val – Tipos Funcionales de Ecosistemas y Cambios en el Uso del Suelo en el NOA

los meses de Invierno correspondientes a las siguientes combinaciones de TFEs: 1441, 2431 y 2441. Alrededor de 14 TFEs dominan la escena cubriendo el 80% de la superficie en 2000-2001 y el 75% en 2007-2008 (Figura 6 y 7). Cada uno de los restantes TFEs ocupan superficies inferiores al 1%. Los TFEs de productividad Moderadamente Alta y Moderadamente Baja en conjunto representan más del 70% en ambos momentos, siendo que en 2007-2008 se observa un incremento de los TFEs de Moderadamente Baja productividad, de 16% en 2000-2001 a 44% en 2007-2008. En 2000-2001, los TFE más abundantes fueron el 1323 con 37,50% (9.621.485 ha) de la superficie ocupada, luego el 1423 con 10,90%

(2.796.348 ha) y el 1313 con 6,67%

(1.712.579 ha). En el 2007-2008 los más abundantes fueron el 1223 con 21,11% (5.414.958 ha), el 1323 con 17,32% (4.442.533 ha) y en tercer lugar el 1423 con 7,27% de superficie ocupada (1.866.382 ha). Los TFEs de Alta productividad representan el 16% en 2000-2001 y 13 % en 2007-2008 y están concentrados en el sector Oeste de la zona de estudio correspondiente al primer piso de la región fitogeográfica de las Yungas. Los TFEs de una estación abarcan la mayor parte del área de estudio, con un 93% en 2000-2001 y 91% en 2007-2008, y corresponden a zonas de vegetación natural. Los de dos estaciones se encuentran concentrados en áreas de desarrollo agropecuario caracterizadas como Zonas Agroeconómicas Homogéneas (Bravo et al., 1999): Umbral al Chaco, Chaco Ganadero, Chaco con Riego y Chaco Sub Húmedo Agrícola con Ganadería Extensiva. Existen parches de TFEs de doble estacionalidad en sectores naturales coincidentes con salinas, bañados o llanuras de inundación.

21

Figura 4. Cartografía del Área de estudio, de las cuatro variables y su categorización en cada período de trabajo. Arriba, periodo 2000-2001; abajo, periodo 2007-2008. De Izquierda a derecha, Número de estaciones por año (NE_IVM), Integral larga de la curva de estacionalidad (I_IVM), Rango Relativo anual (RR_IVM) y Momento de máximo valor de IV (MM_IVM).

Virginia del Val – Tipos Funcionales de Ecosistemas y Cambios en el Uso del Suelo en el NOA

22

Virginia del Val – Tipos Funcionales de Ecosistemas y Cambios en el Uso del Suelo en el NOA

Figura 6. Tipos Funcionales de Ecosistemas periodo 2000-2001. Mapa con los TFES (14) más representativos del área de estudio para el periodo 2000-2001, cubren alrededor del 80% de la superficie total.

23

Virginia del Val – Tipos Funcionales de Ecosistemas y Cambios en el Uso del Suelo en el NOA

Figura 7. Tipos Funcionales de Ecosistemas periodo 2007-2008. Mapa de los TFES (14) más representativos del área de estudio para el periodo 2007-2008, cubren alrededor del 75% de la superficie total.

24

Virginia del Val – Tipos Funcionales de Ecosistemas y Cambios en el Uso del Suelo en el NOA

1442

1432

1412

1422

8000

2000-2001 2007-2008

IVM

6000 4000 2000 0

P

V

O

I

P

1342

V

O

I

P

1332

V

O

I

P

V

O

1312

1322

8000

2000-2001 2007-2008

6000

IVM

I

4000 2000 0

P

V

O

I

P

1242

V

O

I

P

1232

V

O

I

P

V

I

1212

1222

8000

2000-2001 2007-2008

6000

IVM

O

4000 2000 0

P

V

O

I

P

1142

V

O

I

P

1132

V

O

I

P

1122

V

O

I

1112

8000

2000-2001 2007-2008

IVM

6000 4000 2000 0

P

V

O

I

P

V

O

I

P

V

O

I

P

V

O

I

Figura 8. Curvas estacionales correspondientes a los TFES de una estación y momento de máximo IVM en los meses de Primavera. Las curvas resultantes reflejan el funcionamiento de los ecosistemas para cada periodo. Se encuentran ordenados según productividad (I_IVN) decreciente de arriba hacia abajo y por la estacionalidad (RR_IVM) de manera decreciente de izquierda a derecha. P = Primavera, V = Verano, O = Otoño, I = Invierno

Las curvas estacionales extraídas de las imágenes ajustadas de IVM, reflejan la dinámica de los ecosistemas en cada periodo de estudio. En la Figura 8 y 9 se representan las curvas estacionales de los TFEs de una y dos estaciones en los cuatro niveles de productividades y rango relativo, con fecha

25

Virginia del Val – Tipos Funcionales de Ecosistemas y Cambios en el Uso del Suelo en el NOA

2442

2432

2412

2422

8000

2000-2001 2007-2008

IVM

6000 4000 2000 0

P

V

O

I

P

2342

V

O

I

P

2332

V

O

I

P

2322

V

O

2312

8000

2000-2001 2007-2008

6000

IVM

I

4000 2000 0

P

V

O

I

P

2242

V

O

I

P

2232

V

O

I

P

2222

V

O

2212

8000

2000-2001 2007-2008

6000

IVM

I

4000 2000 0

P

V

O

I

P

2142

V

O

I

P

2132

V

O

I

P

2122

V

O

I

2112

8000

2000-2001 2007-2008

IVM

6000 4000 2000 0

P

V

O

I

P

V

O

I

P

V

O

I

P

V

O

I

Figura 9. Curvas estacionales correspondientes a los TFEs de dos estaciones y momento de máximo IVM en los meses de Primavera. Las curvas resultantes reflejan el funcionamiento de los ecosistemas para cada periodo. Se encuentran ordenados según productividad (I_IVN) decreciente de arriba hacia abajo y por la estacionalidad (RR_IVM) de manera decreciente de izquierda a derecha. P = Primavera, V = Verano, O = Otoño, I = Invierno.

de máximo en los meses de primavera. En los extremos superiores izquierdos están representados los TFEs de Alta productividad y Alta estacionalidad, los cuales ocupan superficies menores del 0,1%. La categoría 2442 sólo se identificó en el período 2007-2008. Los TFEs de Baja productividad y Alta estacionalidad (margen izquierdo inferior de las Figuras 8 y 9) se encuentran ubicados en áreas de rivera, llanuras de inundación o bordes de lotes de 26

Virginia del Val – Tipos Funcionales de Ecosistemas y Cambios en el Uso del Suelo en el NOA

cultivos. En los de doble estacionalidad y Baja productividad se observa un pico de máximo IVM en los meses otoño, por lo tanto mayor productividad que en el primer ciclo. Los TFEs de Alta productividad y Baja estacionalidad (margen superior derecho) representan ecosistemas muy productivos y estables coincidentes con la región de Las Yungas. Los TFEs de productividades y estacionalidades intermedias (centro del grafico de las Figuras 8 y 9) son los que predominan en área de estudio coincidentes con los ecosistemas chaqueños. Por su parte, los TFEs de doble estación, de Baja productividad y Alto rango relativo son los más abundantes entre ellos, corresponde a las combinaciones 2242 y 2243.

3.2. Magnitud de los cambios

La magnitud de los cambios se muestra en la Tabla 9. En la diagonal principal, se encuentran resaltadas las persistencias las que alcanzan un 33,4% (8.555.248 ha) esto implica que existió un 66,6% (17.099.892 ha) de cambios entre los TFEs. En el Total de las Filas, se encuentran representadas las superficies total ocupada por cada TFE en el periodo 2000-2001, donde los TFEs 1323, 1423 y 1313 cubren alrededor del 55% (14.130.412 ha) del área de estudio (37,5%, 10,9% y 6,7% respectivamente). En 2007-2008, en el Total de las Columnas, los TFEs más abundantes fueron el 1223, 1323 y 1423, cubriendo aproximadamente un 45% (11.723.873 ha) de la superficie total del área de estudio (21,1%, 17,3% y 7,3% respectivamente).

27

Virginia del Val – Tipos Funcionales de Ecosistemas y Cambios en el Uso del Suelo en el NOA Tabla 9. Matriz de cambio para 14 TFEs, entre los periodos 2000-2001 y 2007-2008. Expresados en Proporción de superficie (% de ha). TFEs 1

1

1223 1233 1243 1313 1322 1323 1324 1333 1343 1423 1433 2141 2242 2243 Total

10,6 2,4

P

Pr

0,7

0,5

0,6

0,2

1,1

0,2

0,5

0,3

0,7

0,3

0,2

0,1

1,0

19,1 8,5 10,6

1223 2,2

2,9

0,6

0,1

0,1

0,0

0,2

0,0

0,0

0,0

0,0

0,0

0,0

0,0

0,0

6,1

3,3 2,9

1233 0,6

0,3

0,5

0,2

0,0

0,0

0,1

0,0

0,1

0,0

0,0

0,0

0,0

0,0

0,0

1,9

1,4 0,5

1243 0,5

0,0

0,1

0,3

0,0

0,0

0,0

0,0

0,1

0,1

0,0

0,0

0,0

0,0

0,3

1,5

1,2 0,3

1313 1,3

1,9

0,1

0,1

1,2

0,0

1,7

0,1

0,1

0,1

0,0

0,0

0,0

0,0

0,0

6,7

5,5 1,2

1322 0,3

0,2

0,0

0,0

0,2

0,0

0,5

0,1

0,1

0,0

0,1

0,0

0,0

0,0

0,0

1,6

1,6 0,0

1323 4,5 11,7 2,4

1,0

2,0

0,1 10,8 0,7

2,3

0,5

0,9

0,2

0,0

0,0

0,3

37,5 26,7 10,8

1324 0,6

1,1

0,2

0,1

0,1

0,0

0,6

0,1

0,1

0,0

0,0

0,0

0,0

0,0

0,0

3,0

2,9 0,1

1333 1,0

0,4

0,7

0,4

0,0

0,0

0,6

0,1

1,1

0,3

0,5

0,2

0,0

0,0

0,2

5,5

4,4 1,1

1343 0,4

0,0

0,0

0,1

0,0

0,0

0,0

0,0

0,1

0,1

0,0

0,0

0,0

0,0

0,2

1,1

1,0 0,1

1423 2,4

0,2

0,1

0,1

0,1

0,1

1,7

0,1

0,8

0,2

4,2

0,6

0,0

0,0

0,3

10,9 6,7 4,2

1433 0,4

0,0

0,0

0,1

0,0

0,0

0,1

0,0

0,2

0,1

0,8

0,6

0,0

0,0

0,1

2,4

1,9 0,6

2141 0,2

0,0

0,0

0,0

0,0

0,0

0,0

0,0

0,0

0,0

0,0

0,0

0,0

0,0

0,2

0,5

0,5 0,0

2242 0,1

0,0

0,0

0,0

0,0

0,0

0,0

0,0

0,0

0,0

0,0

0,0

0,0

0,0

0,0

0,2

0,2 0,0

2243 0,7

0,0

0,0

0,1

0,0

0,0

0,0

0,0

0,0

0,1

0,0

0,0

0,1

0,0

1,0

1,9

1,0 1,0

Total 25,8 21,1 5,6

3,2

4,3

0,5 17,3 1,3

5,6

1,9

7,3

2,0

0,3

0,1

3,8 100,0 66,6 33,4

15,3 18,2 5,1

2,9

3,1

0,4

6,5

4,5

1,7

3,0

1,4

0,3

0,1

2,8

G

1,2

66,6

*Donde, G= ganancias, P= Perdidas y Pr= persistencias. El Total de las Filas, representa la superficie total para periodo 2000-2001, y el Total de las Columnas para el 2007-2008.

En la Figura 10 se presenta la proporción de superficie ocupada por cada TFE en distintos momentos y el cambio neto ocurrido. Las pendientes negativas representan las pérdidas que ocurren principalmente en los TFEs 1323 y 1423, con un cambio neto de 20,1% (5.178.952 ha) y 3,6% (929.966 ha) respectivamente. Las ganancias (curvas de pendientes positivas) están concentradas en el 1223 con un incremento neto de 15,0% de superficie (3.844.446 ha), luego el 1233 con 3,7% (950.573 ha) y por último el 1313 con 2,4% (621.694 ha) de cambio neto.

3.3. Dirección de cambio

La dirección de los cambios fue analizada en los TFEs que experimentaron los mayores cambios en magnitud: 1223, 1323,1423 y

28

Virginia del Val – Tipos Funcionales de Ecosistemas y Cambios en el Uso del Suelo en el NOA

40

1223 1233 1243

30

1313

Superficie (%)

1322 1323 1324

20

1333 1343 1423 10

1433 2141 2242 2243

0 2000-01

2007-08

Figura 10: Magnitud de Cambio. Para cada TFE se registra la proporción de superficie ocupada en cada periodo. La pendiente de cada curva representa el cambio neto (entre ganancias y pérdidas).

2243, (Figura 11 a, b, c, d). En el 1223 las ganancias son aportadas de los TFEs 1323 (4,2%) y 1313 (0,6%), siendo que la única perdida se produce hacia el 1233 (0,1%) (Figura 11 a). En el 1323 las pérdidas más importante, después del 1223, se produce hacia los TFEs incluidos en la categoría 1 (1,2%), luego a 1233 (0,8%) y por último a 1333 (0,6%); las ganancias son aportadas por el 1423 y 1322 (0,2% y 0,1% respectivamente) (Figura 11 b). El TFE 1423, también aporta significativamente a la categoría "otros" (código 1) (0,6%) y al 1323 (0,3%) y en igual medida a 1333 y 2243 (0,1%), mientras que la única ganancias es aportada por el 1433 (0,05%) (Figura 11 c). Por último, en el TFEs 2243 se producen ganancias desde todos los TFEs, siendo el 1323 y la

29

Virginia del Val – Tipos Funcionales de Ecosistemas y Cambios en el Uso del Suelo en el NOA

a. 1223

b. 1323

c. 1423

d. 2243

Figura 11. Direccion de los Cambios de los TFEs más variables. Hacia la Izquierda representan perdida de superficie y hacia la derecha superficie ganada. Expresado en Proporcion de Superficie. En las abcisas los TFEs, en las ordenadas % de superficie. Notece el cambio de escala en cada grafico.

categoría 1 los de mayores aportes (0,12% y 0,11% respectivamente) (Figura. 11 d). La dirección de los cambios en estos cuatro TFEs reafirma la tendencia a la disminución en la productividad y aumento en la estacionalidad de los ecosistemas dentro del área de estudio en los periodos estudiados.

30

Virginia del Val – Tipos Funcionales de Ecosistemas y Cambios en el Uso del Suelo en el NOA

3.4. Magnitud de los cambios en cada Unidades Fisonómicas de Vegetación.

En las Figuras 12 y 13 se analizan los cambios funcionales ocurridos en los tipos fisonómicos de vegetación en dos situaciones: "sin cambio" (Selva, Bosque Seco, Arbustal y Pastizal) y "con cambio" de uso de suelo (Selva – Agropecuaria, Bosque Seco – Agropecuario, Arbustal – Agropecuario y Pastizal – Agropecuario) En la Selva se observa que los TFEs 1423 y 1433 sufren las mayores pérdidas con 14% y 6% de superficie respectivamente (Figura 12 a). En el Bosque Seco tanto el TFE 1223 como el 1323 tiene la misma tasa de cambio, ganan y pierden con una proporción del 27% (Figura 12 c). En las áreas transformadas, se observan cambios abruptos en las categorías de los TFEs más abundantes. En la Selva - Agropecuario se intensifican las pérdidas de los TFEs 1423 y 1433 con un 53% y 7%, siendo que el 2243 incrementa en un 16% su superficie (Figura 12 b).En el Bosque Seco - Agropecuario el TFE 1323 pierde un 58% de su superficie y el 1423 un 11%, las ganancias se dan entre el 1243 y 1333 con un 12% y 14% respectivamente (Figura 12 d). En el Arbustal el TFE 1223 incrementa su superficie en un 18% y se suma el 1233 con un 6%, mientras que el 1323 experimenta una importante pérdida del 21% (Figura 13 a). En el Pastizal las ganancias de un 11% están dadas en el 1223 y 7% en el 1233, en tanto que el 1323 presenta pérdidas del 20% y 5% para el 1423 (Figura 13 b). En el Arbustal – Agropecuario, al igual que en el caso anterior, el TFE 1323 pierde más de la mitad de su superficie, un 53%, mientras que los 1243 y 1233 ganan un 11% y 12% respectivamente. 31

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a. Selva

b. Selva - Agropecuario

80

1223 1233

70

1243 1313

60 Superficie (%)

1322 50

1323 1324

40

1333 1343

30

1423 20

1433 2141

10

2242 2243

0

2000-01

2007-08

2000-01

c. Bosque

2007-08

d. Bosque - Agropecuario

70

1223 1233

60

1243 1313

Superficie (%)

50

1322 1323

40

1324 1333

30

1343 1423

20

1433 2141

10

2242 2243

0

2000-01

2000-01

2007-08

2007-08

Figura 12. Superficie ocupada (en %) por cada TFE en cada Unidad Fisonómica de Vegetación Selva, Selva – Agropecuaria, Bosque Seco y Bosque Seco – Agropecuario.

En esta unidad se incorpora el TFEs 2243 con una ganancias de 7% de superficie en 2007-2008 (Figura 13 b). En el Pastizal - Agropecuario se duplican las pérdidas de los TFEs 1323 y 1423 a las Pastizal “sin cambios”, ahora con 42% y 10% respectivamente; las ganancias están dadas en los TFEs 1233 con 10% y 1243 con 14% (Figura 13 d).

32

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b. Arbustal – Agropecuario

a. Arbustal 60

1223 1233

50

1243

Superficie (%)

1313 1322

40

1323 1324

30

1333 1343 20

1423 1433

10

2141 2242 2243

0

2000-01

2000-01

2007-08

2007-08

d. Pastizal – Agropecuario

c. Pastizal 50

1223 1233 1243

40

1313

Superficie (%)

1322 1323

30

1324 1333 20

1343 1423 1433

10

2141 2242 2243

0

2000-01

2000-01

2007-08

2007-08

Figura 13. Superficie ocupada en (%) por cada TFE en cada Unidad Fisonómica de Vegetación de Arbustal, Arbustal – Agropecuario, Pastizal y Pastizal – Agropecuario.

En la Figura 14, se encuentran representado los cambios en los TFE en la Unidad Fisonómica de Agropecuario, en este sector los cambios no superan el 10%, por lo que se observa un incremento del 6% del TFE 2243 y una importante pérdida del 9,5% del 1323.

33

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Agropecuario 20

1223 1233 1243

16

1313

Superficie (%)

1322 1323

12

1324 1333

8

1343 1423 1433

4

2141 2242 2243

0

2000-01

2007-08

Figura 14. Superficie ocupada en (%) por cada TFE en la Unidad Fisonómica de Vegetación Agropecuario.

3.5. Análisis de Correspondencia entre Unidades Fisonómicas de Vegetación y Tipos Funcionales de Ecosistemas.

Como resultante del Análisis de Correspondencia (AC) surge el gráfico representado en la Figura 15, en donde el eje de las abscisas corresponde a la dimensión 1, con un 54,59% de inercia, tal que puede observar un gradiente en la productividad de los ecosistemas, mientras que el eje de las ordenadas, corresponde a la dimensión 2, con una inercia de 42,13%, y se observa un gradiente de Rango Relativo (RR_IVM). Las áreas naturales como Bosque, Arbustal y Pastizal se encuentran asociados a los TFEs Moderadamente Baja y Moderadamente Alta productividad y de Moderadamente Baja y Baja estacionalidad o rango relativo. Por otra parte, las áreas Agrícolas se encuentran fuertemente asociadas a TFEs de doble estacionalidad, de Moderadamente Baja y Moderadamente Alta productividad y de Alta variación 34

Virginia del Val – Tipos Funcionales de Ecosistemas y Cambios en el Uso del Suelo en el NOA

S

2.18

1423

1.53

Dimension 2 (42,13%)

0.87

1433

0.22

1313 1223 1324

B

1322

1323

A 1233

P

1333

Agp'

-0.43 1243

1343 2242

-1.09 -0.65

-0.21

0.22

0.66

1.09

2243 2141

1.52

Dimension 1 (54,59%)

Figura 15: Selva (S), Bosque Seco (B), Arbustal (A), Pastizal (P) y (Agp) como la sumatoria de todas las áreas agrícolas, aquellas que se incorporaron a la agricultura en 2000-07 como aquellas que permanecieron productivas desde el año 2000 al 2007.

estacional. Por último la Selva está fuertemente asociada a TFEs de Alta productividad y de Moderadamente Baja estacionalidad. Entre las áreas agrícolas, y distinguiendo aquellas que se incorporaron a la agricultura entre el 2000 y 2008 (Figura 16), se observa al igual que el análisis anterior, que la dimensión 1 (80,26%) presenta un gradiente en la productividad y en la dimensión 2 (15,14%) un gradiente en cuanto al Rango Relativo (RR_IVM). En este caso se diferencian tres sectores con fuertes asociaciones. Por un lado las áreas Agrícolas que se mantuvieron productivas previo al 2000 están asociadas a TFEs de doble estacionalidad, siendo el más significativo el TFEs 2243 (X2= 1040). La Selva - Agropecuario se vincula a TFEs de Alta productividad, principalmente al TFE 1423 (X2= 4663); por último

35

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0.81

S-Agp

0.57

Dimension 2 (15,14%)

0.32 1343

1423

B-Agp 0.08

1433

2141 2242

1333 1324

2243 1323 1322

Agp

1313

1243

1223

-0.17

P-Agp

1233

A-Agp -0.41 -0.59

-0.33

-0.08

0.17

0.43

0.68

Dimension 1 (80,26%)

Figura 16. Asociación entre función y estructura para aquellos sectores productivos previos al año 2007 de los que se incorporaron a la agricultura en 2007-08. (S–Agp) Selva – Agropecuario, (B-Agp) Bosque Seco – Agropecuario, (A-Agp) Arbustal – Agropecuario, (P-Agp) Pastizal – Agropecuario y (Agp) Agropecuario.

las áreas naturales que se incorporaron a la agricultura entre 2000 y 2008 como el Bosque Seco – Agropecuario está asociado a los TFEs 1343 y 1333 (X2= 5655 y X2= 4461, respectivamente); el TFE 1233 se encuentra asociado tanto al Arbustal – Agropecuario (X2= 2391) como al Pastizal – Agropecuario (X2= 1045), a su vez esta unidad también está asociado con el TFE 1243 (X2= 1221). Para el análisis dentro de las áreas naturales, el gradiente de productividad establecido por la dimensión 1 (91,39%) domina la escena de la Figura 17. Entre el TFE 1423 y la Selva, como en los casos anteriores, existe una fuerte asociación (X2= 752431), el Bosque Seco se asocia al TFE 1223 (X2=9128) y el Arbustal al 1343 (X2=639). Por último, los TFEs 1233 y 1333 se encuentran fuertemente asociados al Pastizal (X2=19591 y X2=15430 respectivamente). 36

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0.49

P 1233

0.36

1333

1243

Dimension 2 (7,42%)

1322

0.23 1313

A

1433

1343

0.10

S

1324 2242

1423 -0.03 1323

1223

2141

2243

B

-0.16 -0.41

0.16

0.74

1.32

1.90

2.48

Dimension 1 (91,39%)

Figura 17. Asociación entre función y estructura para las áreas naturales o que no sufrieron cambio en el uso del suelo en 2007-08. Selva (S), Bosque Seco (B), Arbustal (A), Pastizal (P).

4. DISCUSIÓN

El área de estudio posee una gran diversidad funcional debido a que se pudieron detectar 125 TFEs de las 128 combinaciones posibles. Pero entre el 75 y 80% del territorio estuvo representado por solo 14 categorías de TFEs. Las diferencias observadas en las superficies ocupadas por las categorías de TFEs en los dos momentos estudiados muestra el dinamismo del funcionamiento ecosistémico regional. En la comparación de TFEs de los periodos 2000-2001 y 2007-2008 se observa una importante disminución de la productividad del área de estudio, de Alta y Moderadamente Alta pasando a Moderadamente Baja (de 1432 y 1323 a 1223). Coincidente con lo hallado por 37

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Paruelo et al. (op. cit.), existe una tendencia en el incremento de los TFEs de menor productividad y mayor estacionalidad en toda el área de estudio. Este comportamiento puede estar asociado a cambios en las condiciones ambientales, como por ejemplo años previos menos lluviosos. La utilización de una variable adicional a las tres requeridas por definición (ver Paruelo et. al., 2001) cambia la percepción de la heterogeneidad de los ecosistemas en el NOA. La aplicación de una nueva variable como el Número de estaciones por año (NE_IVM) y la categorización de los atributos funcionales amplia a 128 las posibilidades (TFEs) de representar el ambiente (duplica la de Alcaraz Segura et al., op.cit) y cumple con las restricciones físicas propia de la definición. Un TFE de Alta productividad y Alta estacionalidad (1441, 2441 y 2431) no pueden presentarse, sin embargo en el área de estudio se hicieron presenten TFEs de Alta productividad y Alto rango relativo en primavera, verano y otoño, cada uno de ellos con superficies menores al 0,1%. El programa TIMESAT 3.0 se presentó como una potente herramienta para extraer las variables estacionales de series temporales de índices de vegetación. La remoción de datos espurios (ruidos o “outlier”) permite hacer una caracterización más exacta del funcionamiento de la vegetación ya que evita la influencia negativa de valores extremos (Pettorelli et al., op. cit.). Las variables utilizadas para definir las categorías de TFEs en este trabajo, difieren sensiblemente de las utilizadas en los trabajos de Paruelo et al., op. cit. y Alcaraz Segura et al., op. cit.. Estas diferencias pueden contribuir positivamente a mejorar la caracterización de los TFEs. Estas diferencias son: 1) la integral bajo la curva sólo es contemplada en el período de crecimiento; 2) el momento 38

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de máximo es un valor promedio de las fechas de máximo valor; y 3) el rango relativo considera la integral del período de crecimiento. La utilización de la variable "numero de estaciones" permite identificar fácilmente regiones agropecuarias de doble cultivo anual. Diferenciar píxeles con dos ciclos fenológicos en un año, en sus niveles productividad y estacionalidad, permite reconocer áreas agrícolas y naturales. Los ambientes naturales están fuertemente asociación a los TFEs de una estación siendo la principal diferenciación entre ellos el nivel de productividad. Los TFEs de doble estacionalidad están fuertemente asociados a la Agricultura, siendo los más representativos en la región los de Moderadamente Baja productividad, Alto estacionalidad y máxima expresión en Verano hasta entrado el otoño (2242 y 2243). Algunos cultivos anuales como caña de azúcar y pasturas están representados por TFEs con una estación, de Moderadamente Alta y Moderadamente Baja productividad respectivamente, lo cual puede llevar a confundirlos con áreas de vegetación natural. A su vez, existen pixeles que describen ecosistemas de doble estacionalidad en sectores naturales como salinas, sectores anegados o llanuras de inundación de los ríos. Estos representan TFEs de Baja productividad y Alta estacionalidad. En las llanuras de inundación, la de Baja productividad se da en los meses de Verano por avance del agua y mayor productividad en Otoño, coincidente con el segundo ciclo o estación. Esto responde a que esta clasificación da prioridad a la primera estación al momento de definir el comportamiento funcional. La conversión de áreas naturales a parcelas agropecuarias genera TFEs de menor productividad, mayor estacionalidad y picos de máximo productividad mas tardíos o tempranos, lo que coincide con Paruelo et. al. (2001; 2011) y 39

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Alcaraz Segura et. al. (op. cit.). La transformación de áreas del Chaco semiárido produjo un incremento de la superficie de TFEs de Alta estacionalidad. En estos sectores la transformación de tierras naturales está destinada principalmente para la ganadería con implantación de pasturas; en tanto que en las unidades de Selva, el incremento de los TFEs de dos estaciones y Alta estacionalidad (2242, 2243) está dado por las áreas destinadas a cultivos extensivos (soja, maíz, etc.). No existe una asociación unívoca entre un tipo funcional y una unidad fisonómica como expresión de la estructura de la vegetación (Paruelo et. al., op. cit. y Alcaraz Segura et. al., op. cit.). Para caracterizar y distinguir la heterogeneidad dentro de cada unidad de vegetación es necesario el empleo de más de un TFE para representarlas completamente, por lo que un TFE está presente en más de una unidad y en distintas proporciones. Las asociaciones más significativas dan un indicio de las características predominante de la unidad. Por ejemplo, entre la Selva y el TFE 1423 existe una fuerte asociación y describen ecosistemas altamente productivos y con baja estacionalidad, el Arbustal y Pastizal chaqueño están representados por TFEs de una estación, de productividad Moderadamente Alta y Moderadamente Baja con importante variación estacional (1343, 1233 y 1333). El Bosque, que en 2007-2008 sufrió una importante disminución de la productividad, está asociado al TFE 1233, de menor productividad y Alta estacionalidad. Ampliar las posibilidades en la caracterización de la heterogeneidad ambiental a 128 TFEs posibles, diferenciar ambientes agrícolas y naturales en sus niveles de productividad y seguir su variación a lo largo del tiempo, hacen que la metodología propuesta en este trabajo se presente como una 40

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herramienta útil tanto en el ordenamiento territorial como al momento de definir áreas prioritarias para la conservación, por lo que contribuye significativamente a profundizar el conocimiento sobre el funcionamiento ecosistémico en la región y estudios que se deriven de su aplicación.

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