Fotosíntesis neta del sensor modis y su relación con variables climáticas y espectrales en la Estepa Magallánica Seca (Patagonia)
Conocer la productividad en pastizales es de importancia por ser la base principal del alimento de la ganadería. Estimarla es dificultoso debido a que requiere cortes de biomasa a campo, lo que demanda tiempo y dinero. Una alternativa es utilizar datos de Fotosíntesis Neta desde sensores remotos como estimador de la productividad, esta última depende de variables ambientales tales como precipitación y temperatura. El objetivo de este trabajo fue modelar la relación entre Fotosíntesis Neta obtenida del sensor MODIS con series temporales de variables ambientales y satelitales, en cuatro estaciones meteorológicas para el área de la Estepa Magallánica Seca al sur de la Patagonia en el periodo 2000-2019. Desde polígonos adyacentes a las estaciones meteorológicas con vegetación representativa y al menos 5 pixeles de imágenes, se extrajeron la información de diferentes productos: índices de vegetación (MOD13Q1), temperatura superficial (MOD11A2) y Fotosíntesis Neta (MOD17A2) utilizando la plataforma Google Earth Engine (GEE). A partir de estas variables y de las series meteorológicas se calcularon algunos índices de anomalía para la precipitación, temperatura y para la vegetación. Se compararon las medias de la variable Fotosíntesis Neta y se propusieron modelos lineales considerando una estructura autorregresiva para los errores en cada una de las ubicaciones bajo estudio. Los resultados indican que existen diferencias entre las estaciones en relación a la cantidad media de Fotosíntesis Neta. Además, las variables que más influyen son la temperatura superficial (o la temperatura), el índice de vegetación normalizado, las anomalías de este índice en relación a las medias en el periodo considerado y la precipitación. En los sitios que presentan menores valores medios de Fotosíntesis Neta la precipitación incide de manera significativa.
| Main Authors: | , , , , |
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| Format: | poster biblioteca |
| Language: | spa |
| Published: |
2020-10
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| Subjects: | Series temporales, Modelos lineales, Google Earth Engine, Productividad, |
| Online Access: | http://hdl.handle.net/11086/16936 |
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| Summary: | Conocer la productividad en pastizales es de importancia por ser la base principal del alimento de la ganadería. Estimarla es dificultoso debido a que requiere cortes de biomasa a campo, lo que demanda tiempo y dinero. Una alternativa es utilizar datos de Fotosíntesis Neta desde sensores remotos como estimador de la productividad, esta última depende de variables ambientales tales como precipitación y temperatura. El objetivo de este trabajo fue modelar la relación entre Fotosíntesis Neta obtenida del sensor MODIS con series temporales de variables ambientales y satelitales, en cuatro estaciones meteorológicas para el área de la Estepa Magallánica Seca al sur de la Patagonia en el periodo 2000-2019. Desde polígonos adyacentes a las estaciones meteorológicas con vegetación representativa y al menos 5 pixeles de imágenes, se extrajeron la información de diferentes productos: índices de vegetación (MOD13Q1), temperatura superficial (MOD11A2) y Fotosíntesis Neta (MOD17A2) utilizando la plataforma Google Earth Engine (GEE). A partir de estas variables y de las series meteorológicas se calcularon algunos índices de anomalía para la precipitación, temperatura y para la vegetación. Se compararon las medias de la variable Fotosíntesis Neta y se propusieron modelos lineales considerando una estructura autorregresiva para los errores en cada una de las ubicaciones bajo estudio. Los resultados indican que existen diferencias entre las estaciones en relación a la cantidad media de Fotosíntesis Neta. Además, las variables que más influyen son la temperatura superficial (o la temperatura), el índice de vegetación normalizado, las anomalías de este índice en relación a las medias en el periodo considerado y la precipitación. En los sitios que presentan menores valores medios de Fotosíntesis Neta la precipitación incide de manera significativa. |
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