Dinámica de la vegetación y variabilidad pluviométrica en la cuenca del río Portoviejo.

• Karol K. Cuenca Zambrano Estudiante de la Maestría en Ingeniería Agrícola, Instituto de Postgrado, Universidad Técnica de Manabí https://orcid.org/0000-0003-3954-4139
• Henry A. Pacheco Gil Facultad de Ingeniería Agrícola de la Universidad Técnica de Manabí https://orcid.org/0000-0002-9997-9591

Palabras clave: Landsat, cambio climático, cobertura de los suelos, SIG

Resumen

El cambio climático actualmente es un problema a nivel mundial, ya que incide de forma significativa en la dinámica de la vegetación. El objetivo de esta investigación es analizar la influencia de la variabilidad climática en la dinámica de la vegetación en la cuenca del río Portoviejo. La metodología consistió en el cálculo del NDVI con el uso de imágenes multiespectrales del satélite Landsat y el análisis de los registros pluviométricos. Las imágenes se descargaron de la plataforma geoespacial EarthExplorer con una resolución espacial de 30 m, se seleccionaron imágenes del período 1998-2019 para analizar su tendencia temporal. Se usaron los registros pluviométricos históricos de la estación Portoviejo, del Instituto Nacional de Hidrología y Meteorología. Los resultados mostraron que la vegetación experimentó una tendencia de reverdecimiento discontinua, influenciada por la variabilidad de las precipitaciones. Se encontró una tendencia homogénea en la distribución espacial del NDVI, con densa y muy densa cobertura vegetal en la parte alta de la cuenca, así como escasa y nula cobertura en la parte baja. El área de mayor cobertura le correspondió a la vegetación densa con un porcentaje superior al 30%.

Citas

Cadena, A. G., Martínez, M. R., Cárdenas, J. M., Vilchez, S. M. y Harvey, C. A. 2019. Uso de prácticas de Adaptación basada en Ecosistemas por pequeños cafetaleros en Centroamérica. Agron. Mesoam. 30(1): 1-18. Disponible en: https://doi.org/10.15517/am.v30i1.32615. Fecha de consulta: agosto 2020.

EROS - Earth Resources Observation and Science. 2017. Landsat Quality Assessment ArcGIS Toolbox. U.S. Geological Survey. Disponible en: https://doi.org/10.5066/f7jm284n . Fecha de consulta: agosto 2020.

Feng, T., Martin, B., Yi Y, Liu., Aleixandre, V., Torbern T., Abdoul, A. D., Kjeld R., Cheikh, M., Yunjia, W. and Rasmus, F. 2016. Remote sensing of vegetation dynamics in drylands: Evaluating vegetation optical depth (VOD) using AVHRR NDVI and in situ green biomass data over West African Sahel. Remote Sensing of Environment. (177): 265-276. Disponible en: https://doi.org/10.1016/j.rse.2016.02.056. Fecha de consulta: junio 2020.

Fua, B. and Burgher, I. 2015. Riparian vegetation NDVI dynamics and its relationship with climate, surface water and groundwater. Journal of Arid Environment. 113: 56-68. Disponible en: https://doi.org/10.1016/j.jaridenv.2014.09.010. Fecha de consulta: agosto 2020.

Hongshuai, C., Sergey, V., Chao, W. and Menghui, W. 2019. NDVI-based vegetation dynamics and its response to climate changes at Amur-Heilongjiang River Basin from 1982 to 2015. Science of the Total Environment. 652(2): 2051-2062. Disponible en: https://www.researchgate.net/deref/https%3A%2F%2Fdoi.org%2F10.1016%2Fj.scitotenv.2018.09.115. Fecha de consulta: agosto 2020.

Instituto Nacional de Meteorología e Hidrología. Anuarios Meteorológicos (INAMHI). 1998, 2000, 2002, 2004, 2006, 2007, 2008, 2010, 2012, 2014, 2016, 2018, 2019. Disponible en: http://www.forosecuador.ec/forum/ecuador/educaci %C3 %B3n-y-ciencia/35393-inamhi-anuarios-metereol %C3 %B3gicos-en-pdf. Fecha de consulta: mayo 2020.

Lemos, V. E. 2019. Globalización y reestructuración productiva agropecuaria en el Bioma de Cerrados del Centro-Norte de Brasil (Matopiba). Revista Austral de Ciencias Sociales 38: 291-311. Disponible en: http://revistas.uach.cl/index.php/racs/article/view/6117/7218. Fecha de consulta: diciembre 2020.

Lijun, Z., Jijun, M. and Likai, Z. 2020. Applying Geodetector to disentangle the contributions of natural and anthropogenic factors to NDVI variations in the middle reaches of the Heihe River Basin. Ecological Indicators. Disponible en: https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2020.106545. Fecha de consulta: agosto 2020.

Luo, N., Mao D., Wen, B. and Liu, X. 2020. Climate Change Affected Vegetation Dynamics in the Northern Xinjiang of China: Evaluation by SPEI and NDVI. Land. 9(3). Disponible en: https://doi.org/10.3390/land9030090. Fecha de consulta: agosto 2020.

Macías, R. B., Cuenca, G. N., Intriago, F.F., Caetano, C. M., Menjivar, J. F. and Pacheco, H. G. 2019. Vulnerability to climate change of smallholder cocoa producers in the province of Manabí, Ecuador. Rev. Fac. Nac. Agron. Medellín. 72(1): 8707-8716. Disponible en: http://dx.doi.org/10.15446/rfnam.v72n1.72564. Fecha de consulta: agosto 2020.

Mas, M. M. 2017. Uso de la teledetección y los SIG en la vigilancia de la calidad del agua: Aplicación al Mar Menor. Cartagena Mar Menor. Universidad Politécnica de Cartagena, España. 73p. Disponible en: https://repositorio.upct.es/xmlui/bitstream/handle/10317/6353/tfg-mas-uso.pdf?sequence=2&isAllowed=y. Fecha de consulta: agosto 2020.

Millano, J. L. y Paredes, P. F. 2016. Variabilidad de la Vegetación con el Índice De Diferencia Normalizada (NDVI) en Latinoamérica. Novum Scientiarum. 2: 33-44. Disponible en: https://www.academia.edu/30688889/VARIABILIDAD_DE_LA_VEGETACI%C3%93N_CON_EL_%C3%8DNDICE_DE_DIFERENCIA_NORMALIZADA_NDVI_EN_LATINOAM%C3%89RICA. Fecha de consulta: agosto 2020.

Pacheco, H. A., Montilla, A. J., Méndez, W. J., Delgado, M. H. y Zambrano, D. 2019. Causas y consecuencias de las lluvias extraordinarias de 2017 en la costa ecuatoriana: el caso de la provincia Manabí. Boletín de Investigaciones Marinas y Costeras. 48(2): 45-70. Disponible en: http://www.scielo.org.co/pdf/mar/v48n2/0122-9761-mar-48-02-45.pdf. Fecha de consulta: agosto 2020.

Pacheco, H. A., Zamora, E. L. y Jarre, E. C. 2020. Variaciones de la cobertura vegetal empleando el índice normalizado de diferencia de vegetación para monitorear ODS en Manabí – Ecuador. Rev. Téc. Ing. Univ. Zulia. Especial(2): 12-18. Disponible en: https://doi.org/10.22209/rt.ve2020n2a02. Fecha de consulta: agosto 2020.

Paula, A. P., Zambrano, L. y Paula, P. 2018. Análisis Multitemporal de los cambios de la vegetación, en la Reserva de Producción de Fauna Chimborazo como consecuencia del cambio climático. Enfoque UTE. 9(2): 125-137. Disponible en: https://doi.org/10.29019/enfoqueute.v9n2.252. Fecha de consulta: agosto 2020.

Quintana, F. S. 2017. Dinámica, escalas y dimensiones del cambio climático. Tla-melaua. Revista de Ciencias Sociales. 10(41): 180-200. Disponible en: http://www.scielo.org.mx/pdf/tla/v10n41/1870-6916-tla-10-41-00180.pdf. Fecha de consulta: agosto 2020.

Rodríguez, N. R., lloch, I. G., Galano, D. S., Estrada, R. E. y Morales, G. M. 2009. Software para corregir los datos inválidos en las imágenes Landsat 7. Revista electrónica de la Agencia de Medio Ambiente. (17). Disponible en: https://www.researchgate.net/publication/285601066_Software_para_corregir_los_datos_invalidos_en_las_imagenes_Landsat_7. Fecha de consulta: agosto 2020.

Rouse, J., Haas, R., Deering, D., Schell, JA. y Harlan, J. 1974. Monitoring the vernal advancement and retrogradation (green wave effect) of natural vegetation. Remote Sensing Center, NASA.73: 1-93. Disponible en: https://ntrs.nasa.gov/citations/19730017588. Fecha de consulta: agosto 2020.

Ruiz, A. C. y Pacheco, H. A. 2020. Estimación del Factor C de la RUSLE en la microcuenca del rio Lodana, Ecuador, usando imágenes del satélite Sentinel 2. Rev. Téc. Ing. Univ. Zulia. Especial (2): 123-129. Disponible en: https://doi.org/10.22209/rt.ve2020n2a10. Fecha de consulta: agosto 2020.

Salinas, C. X., Martínez, R. R. y Morales, M. Z. 2017. Tendencia en el siglo XXI del Índice de Diferencias Normalizadas de Vegetación (NDVI) en la parte sur de la península de Baja California. Investigaciones Geográficas, Boletín del Instituto de Geografía. (94): 82-90. Disponible en: https://doi.org/10.14350/rig.57214. Fecha de consulta: agosto 2020.

Shengzhi, H., Xudong, Z., Lan, M., Hao W., Qiang, H., Guoyong, L., Erhao, M. and Yi, G. 2020. Quantitative contribution of climate change and human activities to vegetation cover variations based on GA-SVM model. Journal of Hydrology. Disponible en: https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2020.124687. Fecha de consulta: agosto 2020.

Thielen, D., Cevallos, J., Erazo, T., Zurita, S., Figueroa, J., Quintero, J., Matute, N., Velázquez, G. y Puche, M. 2015. Dinámica de eventos climáticos extremos en la cuenca del río Portoviejo, Manabí, Ecuador. Rev. La Técnica.14(14): 80-91. Disponible en: https://doi.org/10.33936/la_tecnica.v0i14.585. Fecha de consulta: agosto 2020.

Vega, M. A. y Alvarado, R. B. 2019. Análisis de las series de tiempo de variables biofísicas para cuatro ecorregiones de Guanacaste, Costa Rica. Revista de Ciencias Ambientales. 53(2): 60-96. Disponible en: https://doi.org/10.15359/rca.53-2.4. Fecha de consulta: agosto 2020.

Yan-Ling, S., Mei, S., Xin-Rui, P., Xia-Kun, Z. and Yan-Li, Y. 2020. Assessment of the impacts of climate change and human activities on vegetation cover change in the Haihe River basin, China. Physics and Chemistry of the Earth. Disponible en: https://doi.org/10.1016/j.pce.2019.102834. Fecha de consulta: agosto 2020.

Zoran, M. A., L. F. Zoran, and Adrián, I. D. 2016. Forest vegetation dynamics and its response to climate changes. Remote Sensing for Agriculture, Ecosystems, and Hydrology. Disponible en: https://doi.org/10.1117/12.2241374. Fecha de consulta: agosto 2020.