Estimación de la evapotranspiración real mediante teledetección satelital y su relación con la composición florística y estructura de la vegetación en una cuenca árida de la Región de Coquimbo

Abstract

Conocer las relaciones entre la estructura y el funcionamiento de los sistemas naturales es indispensable para lograr comprenderlos íntegramente y, por consiguiente, establecer estrategias efectivas de manejo y conservación de la naturaleza. El desarrollo de nuevas técnicas de modelamiento basado en teledetección satelital, ha logrado cuantificar variables funcionales del ecosistema como la evapotranspiración real (ETr). La ETr refleja la disponibilidad hídrica y energética del medio y, en zonas áridas y semiáridas, representa el mayor flujo hídrico. En este estudio, el propósito fue estimar la evapotranspiración real, mediante técnicas de teledetección satelital, y explorar su relación con la composición florística y estructura de la vegetación en una cuenca árida de la Región de Coquimbo. Para estimar la ETr se calibró el algoritmo S-SEBI, utilizando una imagen satelital del sensor ASTER y datos meteorológicos. Los atributos florísticos y estructurales de la vegetación se obtuvieron de 30 sitios de muestreo que abarcaron todo el rango de variabilidad de ETr y, adicionalmente, se evaluaron variables topográficas, derivadas de un Modelo Digital de Elevación (DEM). Se realizaron análisis estadísticos de correlación simple (r de Pearson; rs de Spearman) para explorar la relación entre la ETr y las variables vegetacionales y topográficas, y luego, se generaron modelos de regresión multivariados que permitieron predecir la ETr. Los resultados muestran que la ETr oscila entre 0,01 y 5,05 [mm d-1], con una media de 2,26 [mm d-1] y desviación estándar de 0,90 [mm d-1], y se encuentra correlacionada significativamente con numerosas variables vegetacionales y topográficas, entre las que destacan: la riqueza de especies arbóreas (rs = 0,59; p < 0,001), altura media de herbáceas (rs = 0,58; p < 0,001), altitud (r = 0,60; p < 0,001), exposición normalizada al norte (rs = -0,49; p < 0,01) y exposición normalizada al este (rs = -0,42; p < 0,05). El modelo predictivo generado con las variables antes mencionadas explica un 88% de la variabilidad de la ETr (RMSE = 0,33 [mm d-1]). Se concluye que la ETr obtenida mediante técnicas de teledetección satelital es un aporte para comprender el funcionamiento de la vegetación nativa de ambientes áridos y semiáridos.

Knowing the relationship between the structure and functioning of natural system is key to fully understand and, therefore, establish effective strategies for management and conservation of nature. The development of new modeling techniques based on satellite remote sensing, has allowed to quantify functional ecosystem variables such as actual evapotranspiration (ETr). The ETr represents the availability of water and energy of the environment and is the largest water flow in arid and semi-arid zones. In this study, the objectives were to estimate ETr using satellite remote sensing techniques and to explore its relation with the floristic composition and vegetation structure in an arid watershed of the Coquimbo Region. To estimate the ETr the S-SEBI algorithm was calibrated, by the use of one ASTER scene and meteorological data. The floristic and structural attributes of vegetation were collected from 30 sampling sites that cover the entire range of variability of ETr and, in addition, topographical features were assessed, derived from a Digital Elevation Model (DEM). Statistical analyses were performed considering simple correlations (Pearson r; Spearman rs) to explore the relationship between the ETr and the vegetation and topographical variables. Multivariate linear regression models were generated to predict ETr. The results show that the ETr varies between 0.01 and 5.05 [mm d-1], with mean ± SD 2.26 ± 0.90 [mm d-1], and is significantly correlated with several vegetation and topographical variables, among which are: the tree species richness (rs = 0.59; p < 0.001), average height of herbaceous plants (rs = 0.58; p < 0.001), altitude (r = 0.60; p < 0.001), northing aspect (rs = -0.49; p < 0.01) and easting aspect (rs = -0.42; p < 0.05). The predictive model generated with the variables previously mentioned explains 88% of the variability of ETr (RMSE = 0.33 [mm d-1]). We conclude that the ETr obtained by remote sensing techniques is a contribution to understand the functioning of native vegetation of arid and semi-arid environments.