Identificación de las relaciones de variables biofísicas del paisaje del secano costero de la Región del Maule con los componentes del balance energético superficial, mediante teledetección

Abstract

Para la planificación y gestión de los recursos hídricos se requiere conocer no sólo la cantidad de agua que llega a la superficie terrestre, sino también el agua que sale de la superficie como evapotranspiración (ET). Esta variable es el factor más importante en el intercambio de energía y agua entre la superficie de la tierra y la atmósfera, la cual puede estimarse a través del balance energético superficial (BES). De esta manera, la estimación de los flujos energéticos superficiales permite avanzar en el conocimiento del paisaje de un territorio para su posterior planificación. En este estudio se estimó la distribución espacial de los flujos energéticos superficiales en un sector caracterizado por limitaciones hídricas, el secano costero de la Región del Maule, con el objetivo de identificar relaciones entre las variables biofísicas del paisaje y los componentes del BES. Para esto se calibró el modelo S-SEBI en el área de estudio y estimaron los componentes del BES a través de dos imágenes satelitales del sensor ASTER y datos de temperaturas máximas y mínimas diarias. Luego, para analizar los patrones espaciales en el paisaje, los componentes del BES se compararon con las variables biofísicas del paisaje asociadas a: índice de vegetación NDVI obtenido de las imágenes ASTER; cobertura de uso de suelo, clases de textura y profundidad del suelo, obtenidos a partir de estudios cartográficos de la Región del Maule; y variables topográficas de altitud, pendiente y exposición obtenidas de un Modelo Digital de Elevación (DEM). Las comparaciones fueron realizadas en base a diagramas de cajas entre las clases del material cartográfico para cada componente del BES, para lo cual se aplicaron pruebas de contrastes entre clases con el test estadístico Kruskal-Wallis y posteriormente con el test Mann-Whitney. Las variables topográficas fueron comparadas en base a las distribuciones de frecuencias para cada variable y componente. A partir de esta metodología se obtuvieron los componentes del BES en ambas escenas, donde se encontraron que la mayoría de las clases mostraron diferencias significativas. Mientras que las coberturas boscosas tienen las mayores tasas de ET, los terrenos agrícolas se sitúan muy por debajo con tasas similares a las praderas y matorrales. En cuanto al NDVI se encontró una alta correlación lineal con la ET, explicando en más del 75% las tasas encontradas para ambas escenas. Finalmente, se pudo concluir que el modelo S-SEBI permite estimar los componentes del BES con un mínimo de datos meteorológicos, y sus patrones espaciales observados en ambas escenas pueden ser explicados por las variables biofísicas estudiadas.