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Timestamp: 2017-09-26 02:00:41+00:00

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Luis Cayuela: Análisis de los factores de incitación del decaimiento en masas forestales
Análisis de los factores de incitación del decaimiento en masas forestales
En la estructura inicial planteada para analizar el proceso de decaimiento en la Sierra de los Filabres, Almería, se propuso la exploración de los factores de incitación mediante el análisis correlacional de distintas variables (topográficas, estructurales, espaciales) con el porcentaje de decaimiento estimado de visu en campo.
Uno de los problemas técnicos que se planteó previo a la realización de dichos análisis fue el cálculo de las superficies de insolación, problema que se ha resuelto mediante la aplicación de modelos específicos de insolacióimplementados en GRASS. En una entrada reciente en este blog se proveen los detalles técnicos para la preparación de la bases de datos points. Esta base contiene la siguiente información:
Porcentaje de decaimiento observado in situ en campo.
Especie (Pinus nigra y P. sylvestris).
Área basimétrica del rodal (var. estructural).
Densidad de pies del rodal (var. estructural).
Coordenadas geográficas x e y (var. espaciales).
Elevación (var. topográfica).
Pendiente (var. topográfica).
Orientación (var. topográfica).
Insolación en el solsticio de invierno (var. topográfica).
Insolación en el solsticio de verano (var. topográfica).
Índice de humedad del suelo (var. topográfica).
La información referente a variables topográficas (6-10) ha sido recalculada a tres resoluciones distintas (10x10 m, 30x30 m, 50x50 m). El modelo digital de elevaciones, del que se deriva el resto de información, está a una resolución original de 10x10 m. Sin embargo, dado el grano de las imágenes MODIS utilizadas (250x250 m) y el posible error de localización de los puntos puede ser conveniente re-escalar la información a escalas más groseras como 30x30 m o 50x50 m.
¿Está esta información proyectada a distintas resoluciones muy correlacionada entre sí? Si es así (p.e. r = 0.95), no importará mucho a qué resolución midamos las variables. De lo contrario, habrá que investigar si el cambio de resolución tiene un efecto sobre los resultados de los análisis de correlación con la variable respuesta (i.e. decaimiento).
Las tres bases de datos (points10, points30, points50) con la información referente a variables topográficas calculada a tres resoluciones distintas (10x10 m, 30x30 m y 50x50 m respectivamente) se puede descargar en R con el siguiente código (sólo la base de datos de 30x30 contiene además la información referente a la variable índice de humedad del suelo).
load(url("http://archivos-para-subir.googlegroups.com/web/points_correlaciones.Rob?hl=es&gda=mttqMzwAAACkOfwqHAVd4YqgfIB09GDRafzhFXYXrkFb8NzylP1tVw7qabgqw0xDKbwB-h3MnSf9Wm-ajmzVoAFUlE7c_fAt"))
[1] "points10" "points30" "points50"
Representamos ahora la matriz de correlaciones.
Cómo podemos observar, el cambio de resolución en la elevación no tiene ningún efecto perceptible sobre los valores de esta variable. Sin embargo, en la pendiente y orientación sí que se observa un cambio importante en los valores de estas variables según se cambia la resolución, sobretodo cuando se cambia la resolución de 10x10 m o 30x30 m a 50x50 m.
Vamos a seleccionar una resolución de 30x30 m para las variables topográficas, ya que es más representativa de los procesos a escala de rodal que la de 10x10 m y, al mismo tiempo, no se pierde mucha información con respecto a una escala de más detalle, cosa que sí pasa con la resolución de 50x50 m. Representamos ahora gráficamente los datos.
Parece que las variables que influyen más como factores de incitación en el proceso de decaimiento son la elevación, sobretodo para el caso de Pinus sylvestris, y la insolación invernal. Relaciones con las variables topográficas reescaladas a otra resolución (10x10 m, 50x50 m) no cambian apenas los resultados obtenidos. Es necesario, no obstante, analizar en mayor profundidad estos datos.
Publicado por Luis Cayuela en 14:20
Curro Bonet dijo...
Estupendo Luis. Tiene buena pinta.
Tengo dos dudas: ¿por qué queremos probar varias resoluciones espaciales?. Quizás sería mejor usar directamente la que mejor se adapte al tamaño del rodal.
¿en qué medida la orientación es importante si además tenemos en cuenta la insolación?. Creo que la orientación es uno de los factors que determina la insolación, por lo que estaría contemplada por ésta.
Y un comentario: quizás se podrían incluir otras variables topográficas de interés. Hemos usado muchas veces el índice de humedad (USGS) (Script de ESRI) , ya que es un buen indicador de la capacidad que tiene el suelo para almacenar agua. A escala microclimática es muy interesante.
Un comentario general sobre el cambio de resolución de las variables en GRASS, que viene a cuento aquí: entiendo que la base topográfica es la de 10 metros, y a partir de ella, reescalas las capas a 30 y 50 metros. Un punto crítico de este proceso es el algoritmo utilizado para cambiar la resolución.
El cambio de resolución que GRASS hace por defecto (comando g.region res="loquesea") utiliza un algoritmo de vecino mas cercano. Suponiendo cuatro celdas de 10 x 10 metros, cada una con su valor de elevación:
Si utilizamos el comando g.region res=20, el valor de la celda de 20 x 20 resultante será 2, y si cambiamos la resolución a 30 x 30, volverá a ser 2. Esto siempre es así cuando se utilizan múltiplos de la resolución nativa. Cuando se empiezan a utilizar otros valores, el valor seleccionado puede cambiar, porque depende de la alineación de la capa reescalada con respecto a la región establecida inicialmente.
Para obtener valores mas realistas, como la mediana o la media de las cuatro celdas, por ejemplo, se utilizaría r.resamp.stats, seleccionando el método deseado.
Cuando se cambia la resolución de mayor a menor, otra opción es utilizar varios descriptores de la elevación, usando estadística de conjuntos (me explico mejor): a partir de la capa de elevaciones de 10 x 10, se crean tres nuevas capas de 20 x 20, una con el valor promedio (o la mediana), otra con el valor máximo, y otra con el valor mínimo, y se utilizan las tres como variables diferentes en el análisis. REspetando la resolución de trabajo, proporcionan mas información que solo el valor medio.
Sobre otras variables topográficas, el índice de humedad ya lo calcula GRASS (y muy rápido) con el modulo r.topidx.
Curro, el sentido que puede tener utilizar la orientación además de la radiación solar es cuando crees que sustituye indirectamente a otra variable desconocida, como por ejemplo, el viento, o la dirección de llegada de masas de aire húmedo o seco. Es relevante cuando se trabaja a una escala muy local. No tiene mucho sentido hacerlo así en un área geográfica grande, donde la misma orientación en distintos sitios recibe vientos dominantes desde distintas direcciones.
Otra variable topográfica de interés es lo que yo llamo exposición, que no es mas que la diferencia de elevación entre una celda, y el promedio de elevación de las celdas que la rodean en un radio determinado (100, 500 o 1000 metros, según la escala de trabajo, por ejemplo).
Un saludo, y muchas gracias por el material Luís, estoy aprendiendo mucho!
Muchas gracias Curro y Blas por vuestros comentarios. Blas, probaré lo que me has dicho de la reproyección. No sabía cómo reproyectaba Grass a distintas resolucionas, así que me es de mucha utilidad esta información.
Con respecto al índice de humedad del suelo, ya lo he calculado usando el módulo r.topidx como sugerías. He actualizado los resultados de los análisis de correlación en esta entrada incluyendo esta nueva variable.
Blas ¿cuál es tu blog? Me gustaría estar al tanto de las cosas que haces.
Escribo algunas cosas en http://siguiendoelcambio.blogspot.com/, pero no está al día de lo que hago. Ya me gustaría ir poniendo algo mas, pero eso siempre lo dejo para cuando tengo un poco mas de tiempo.
Ahora, una pregunta: ¿como se mide el decaimiento?. Y por cierto, me gustaría saber algo del artículo tuyo que aún no se ha publicado sobre pseudo-nichos y curvas roc.

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