monitoreo de los factores fisiológicos del componente

Monitoreo de los factores fisiológicos del componente flora

Proyecto Mini Central Hidroeléctrica Cumpeo

Elaborado por: Victor M. Aguilera, Álvaro N. Espinoza, Nicolás Millie

El Roble 1250 #4 Huechuraba- Marzo 2017

[email protected]

2

ÍNDICE Índice de figuras........................................................................................................................................ 3

Resumen ejecutivo ................................................................................................................................... 4

1. Introducción ...................................................................................................................................... 5

2. Alcances y objetivos ............................................................................................................................. 6

2.1. Alcances ........................................................................................................................................ 6

2.2. Objetivo general ............................................................................................................................. 6

2.3. Objetivos específicos ..................................................................................................................... 6

2.4. Objetivos específicos de la primera campaña de terreno .............................................................. 6

3. Área de influencia ................................................................................................................................. 7

4. Marco biogeográfico ............................................................................................................................. 8

5. Revisión bibliográfica ............................................................................................................................ 9

5.1 Fluorescencia de la clorofila ............................................................................................................ 9

5.2 Potencial hídrico ............................................................................................................................. 9

5.3 Productividad primaria neta mediante estudio del NDVI ............................................................... 11

6. METODOLOGÍA ................................................................................................................................. 12

6.1 Monitoreo de la productividad primaria de la vegetación .............................................................. 21

6.1.1 A nivel de comunidad ............................................................................................................. 21

6.1.2 A nivel puntual ....................................................................................................................... 22

7. Resultados y discusiones ................................................................................................................... 23

8. Conclusiones y recomendaciones ...................................................................................................... 33

9. Referencias y bibliografía ................................................................................................................... 34

anexo fotográfico .................................................................................................................................... 36

ÍNDICE DE FIGURAS

Figura 1. Mapa de ubicación espacial del proyecto .................................................................................. 7

Figura 2. Distribución espacial de los puntos de muestro ....................................................................... 12

Figura 3. Distribución de los individuos por especie en el punto 1 .......................................................... 14





Figura 8. Distribución de los individuos por especie en el punto 6. ......................................................... 16


Figura 10. Distribución de los individuos por especie en el punto 8. ....................................................... 17

Figura 11. Distribución de los individuos por especie en el punto 9 ........................................................ 18

Tabla1. Georreferencia espacial de los individuos seleccionados para el monitoreo ............................. 18

Figura 12. Tendencia lineal del NDVI a nivel de comunidad ................................................................... 23

Figura 13. Mapa de tendencia de NDVI a nivel de píxel en el área total de estudio ............................... 24

Figura 14. Tendencia lineal del NDVI a nivel de comunidad en quebrada 1 ........................................... 25

Figura 15. Mapa de tendencia de NDVI a nivel de píxel en el área quebrada 1. .................................... 25

Figura 16. Tendencia lineal del NDVI a nivel de comunidad en quebrada 2 ........................................... 26


Figura 18. Tendencia lineal del NDVI a nivel de comunidad quebrada 3 ................................................ 27


Figura 20. Tendencia lineal del NDVI a nivel de comunidad en cauce intervenido ................................. 28

Figura 21. Mapa de tendencia de NDVI a nivel de píxel en el área cauce intervenido. .......................... 28

RESUMEN EJECUTIVO

El presente informe corresponde a la primera etapa del monitoreo de los aspectos fisiológicos de la

vegetación, asociados al impacto en el área de influencia directa del proyecto energético “Mini Central

Hidroeléctrica Cumpeo” emplazado en la pre-cordillera andina en la comuna de Molina, Región del Maule

aprobado a través de la RCA N° 156/2014.

Para llevar a cabo este monitoreo se realizó una campaña de terreno desde el día 20 al 24 de febrero del

2017 con la participación de tres profesionales del área asociada a los recursos naturales. En dicha

campaña se georreferenció con coordenadas UTM mediante la utilización de GPS la ubicación de los

individuos a estudiar, los cuales fueron seleccionados tentativamente por fotointerpretación y a través de

los establecido en el considerado 4.7.4.6 y 4.7.4.7 de la RCA.

El resultado del procesamiento de las imágenes satelitales arroja que a nivel de comunidad en el área

total de estudio se visualiza una disminución en el valor de NDVI respecto al paso del tiempo, lo que no

tiene significancia a nivel estadístico, ya que con una confianza del 90% el valor p del modelo es de

0.5903.

Finalmente cabe destacar que cualquier resultado obtenido a la fecha no pude ser concluyente, debido a

que corresponde solo a un análisis parcial de un estudio que considera un monitoreo de ocho años con

dos mediciones anuales.

1. INTRODUCCIÓN

El presente monitoreo de los aspectos fisiológicos de la vegetación se realiza con el objetivo de dar

seguimiento al impacto en el área de influencia directa del proyecto energético “Mini Central Hidroeléctrica

Cumpeo”.

Dicho proyecto contempla la captación de aguas desde el canal Cumpeo el cual posee un caudal máximo

en época de riego de 5 m3/s, con una potencia instalada de 5.5 MW y una energía media anual de hasta

31 GWh. El punto de captación se ubica en el kilómetro 11.9 medidos desde la bocatoma del Río Lontué

por un tramo de 4.5 kilómetros hasta la cámara de carga. Actualmente el proyecto se encuentra en etapa

de operación.

Para evaluar si el cambio en el componente hídrico debido a la operatividad del proyecto puede estar

influyendo en los aspectos fisiológicos de la vegetación, se estableció durante la tramitación ambiental la

realización de un monitoreo. Este consiste en un seguimiento bianual durante ocho años a modo de

considerar las especies anuales en los períodos de máxima floración (Septiembre – Octubre) y en el

período de máximo estrés hídrico (Enero – Febrero), tal como quedó establecido en el considerado 4.7.4.6

y 4.7.4.7 de la RCA N° 156/2014.

Los aspectos fisiológicos a evaluar serán principalmente la productividad primaria de la vegetación

mediante el cálculo del Índice de la Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI), a través del

procesamiento de imágenes satelitales de alta resolución. Adicionalmente se propone el análisis de la re-

emisión de radiación foliar a través de la fluorescencia de la clorofila y la medición del potencial hídrico

de la planta.

2. ALCANCES Y OBJETIVOS

2.1. Alcances

El presente estudio exhibe el monitoreo de las variables fisiológicas de la vegetación contemplados en la

resolución de calificación ambiental RCA N° 156/2014, considerando 4.7.4.6 y 4.7.4.7 del proyecto

energético “Mini Central Hidroeléctrica Cumpeo”.

2.2. Objetivo general

Evaluar la tendencia y comportamiento a través del tiempo de los aspectos fisiológicos de las especies

de planta vascular Cryptocaria alba, Nothofagus oblicua y Persea lingue, asociado a la quebrada “Fuente

de Agua” de donde el proyecto “Mini Central Hidroeléctrica Cumpeo” extrae las aguas para su

funcionamiento.

2.3. Objetivos específicos

Específicamente los aspectos a monitorear son (1) la diferencia de potencial hídrico, (2) la florescencia

de la clorofila y (3a) la productividad primaria neta de las especies a nivel de comunidad y (3b) a nivel

puntual.

2.4. Objetivos específicos de la primera campaña de terreno

Como objetivo de la primera campaña se plantea identificar, seleccionar y marcar en terreno los individuos

a muestrear georreferenciando su posición mediante coordenadas UTM. Adicionalmente se presentará

un análisis de la tendencia de la productividad primaria neta de la vegetación a nivel de comunidad

considerando como año de inicio Enero de 2014 y un análisis de la productividad primaria neta a nivel

puntual para Febrero del 2017.

3. ÁREA DE INFLUENCIA

El área de estudio se sitúa en la comuna de Molina, perteneciente a la Provincia de Curicó, en la Región del Maule. Se encuentra a una altitud de 480 m.s.n.m., y corresponde a un predio de la empresa forestal Mininco, rodeado por una matriz agrícola, forestal y parches de bosque nativo asociado a las quebradas (Figura 1).

Figura 1. Mapa de ubicación espacial del proyecto

4. MARCO BIOGEOGRÁFICO

El área de estudio está inserta en la región biogeográfica Neotropical, formando parte de la zona Central de Chile (Cabrera & Willink, 1973). Esta zona abarca desde la precordillera de los andes, la depresión intermedia y la cordillera de la costa del centro de Chile, entre los paralelos 32°S y 38°S aproximadamente. Dadas las condiciones vegetacionales, climáticas y geográficas, el área de estudio se ubica dentro del Macrobioclima Mediterráneo en el que destaca el Bioclima Mediterraneo pluviestacional continental (Luebert & Pliscoff, 2006). Este se caracteriza por estaciones bien marcadas, con lluvias invernales y estación estival seca. La temperatura media anual es de 13.5 ° C, y la precipitación es de 903 mm al año en ésta localidad. (Climate-Data).

Las unidades vegetacionales, según los límites biológicos y ambientales, ubican al sitio dentro de la Región del Matorral y Bosque Esclerófilo (Gajardo, 1994). En esta región predominan los arbustos altos de hojas esclerófilas, y también se encuentran especies de arbustos xerofíticos, arbustos espinosos, suculentas y árboles esclerófilos y laurifolios de gran altura. Según el estudio de la “Vegetación Natural de Chile” de R. Gajardo, el área de influencia del proyecto está emplazado en la sub-clasificación geográfica del Bosque Esclerófilo de Montano, la que se caracteriza por estar ubicada en laderas bajas y en los pies de montes andinos razón por la cual en la actualizad su extensión se ha visto reemplazada en gran parte por monocultivos agrícolas y forestales. Entre las comunidades presentes en este sector se encuentran: Persea lingue – Luma chequen (Lingue – Chequén), Lithera caustica – Azara integrifolia (Litre – Corcolen), Colletia spinosa – Baccharis rhomboidalis (Crucero – Vautro) y Colliguaja salicifolia (Colliguiay).

En cuanto a la diversidad florística el proyecto se emplaza en el piso vegetacional Bosque Esclerófilo Mediterráneo Andino de Lithera caustica y Lomatia hirsuta. La composición florística de esta formación se compone principalmente de las siguientes especies: Adesmia denticulata, Adiantum chilense, A. scabrum, Aristotelia chilensis, Azara integrifolia, A. petiolaris, Baccharis linearis, B. rhomboidalis, Berberis actinacantha, Blechnum hastatum, Bomarea salsilla, Calceolaria dentata, Chusquea cumingii, Colletia hystrix, Cryptocaria alba, Cynanchum pachyphyllum, Eryngium paniculata, Escallonia pulverulenta, Gochnatia floliolosa, Kageneckia oblonga, Lardizabala biternata, Lithera caustica, Lomatia hirsuta, Luma apiculata, Maytenus boaria, Myrceugenia obtusa, Nassella chilensis, Peumus boldus, Proustia pyrifolia, Psoralea glandulosa, Quillaja saponaria, Ribes punctatum, Rosa rubiginosa, Rubus ulmifolius, Teucrium bicolor, Triptilion spinosum, Viola portalesia (Luebert & Pliscoff, 2006).

5. REVISIÓN BIBLIOGRÁFICA

El suelo, la planta y la atmósfera constituyen un sistema continuo, en el cual el suelo proporciona un

anclaje mecánico a las plantas, siendo el medio en el que se almacena el agua y el oxígeno que absorben

las raíces. En este contexto la atmósfera constituye una fuente de demandas de aguas, y la planta la una

unidad conductora entre el suelo y la atmósfera, ya que absorbe el agua del suelo y ésta circula por el

xilema y fluye a través de los estomas de las hojas hacia la atmósfera, por un proceso conocido como

transpiración.

El flujo de agua se produce en respuesta a un gradiente de energía o de potenciales que existen entre el

suelo y la atmósfera (Selles y Ferreyra, 2012). En la medida que la disponibilidad de agua del suelo

disminuye, el flujo de agua hacia la planta es cada vez menor, llegando un momento en que la absorción

no puede igualar a la transpiración. Así se produce un déficit hídrico en la planta, lo que induce un cierre

estomático (Selles y Ferreyra, 2012), mayor magnitud del potencial hídrico, mayor emisión de

fluorescencia de la clorofila y una disminución en la productividad primaria de la vegetación. Lo que será

visto en detalle a continuación.

5.1 Fluorescencia de la clorofila

Debido a las características de los ecosistemas mediterráneos, la vegetación está sometida

constantemente a diversos factores ambientales que modifican sus respuestas fisiológicas. Un hecho ya

conocido es la estrecha relación existente entre las respuestas al estrés hídrico y las respuestas al estrés

térmico y lumínico (Martínez-Ferri et al. 2000).

Como se menciona en el estudio de Carlos J. Ceacero (2012), la radiación fotositéticamente activa

comprendida entre los 400 y 700 nm del espectro electromagnético es la utilizada por las plantas para la

fijación del carbono. Sin embargo, no toda la radiación interceptada por las hojas en este rango del

espectro es absorbida para realizar procesos fotoquímicos, sino que puede ser liberada al entorno en

forma de calor o re-emitida en forma lumínica. Estos procesos son estrictamente competitivos ya que un

aumento en la tasa fotosintética supone necesariamente una disminución de la radiación emitida por las

hojas y viceversa.

Las emisiones de fluorescencia pueden ser medidas a través del análisis de fluorescencia de la clorofila

a asociada con el fotosistema II, desde la cual procede prácticamente toda la emisión a temperaturas

fisiológicas. Este análisis permitiría evaluar tempranamente condiciones de estrés en la planta, ya que es

en el fotosistema II dónde se produce la foto-oxidación del agua y la reducción de los transportadores

electrónicos fotosintéticos. Por tanto, el estudio de la fluorescencia de la clorofila resulta ser un método

efectivo, sencillo y de rápida respuesta para distinguir los efectos en la limitación de la fotosíntesis

(Maxwell y Jonhson 2000) (Strasser et al. 2000).

5.2 Potencial hídrico

El estrés hídrico en las plantas denota una situación en la cual una deficiencia de agua es lo

suficientemente grande como para ser mensurable por sus efectos sobre el árbol o sus partes (Goel,

1993). De esta forma, los síntomas mostrados por las plantas no permiten una estimación cuantitativa.

Debido a esto se han aplicado diferentes métodos para cuantificar el estrés en base al uso de

instrumentos sofisticados e indicadores como órganos y tejidos vegetales (Goel, 1993; Kramer, 1989;

Lovatt et al., 1988; Southwick). Dentro de ellos el potencial hídrico medido en las hojas es un método de

uso extendido (Lugo et al., 1996).

El potencial hídrico corresponde a la tensión con que se encuentra el agua en el xilema de la planta y se

mide en unidades de presión (MPa). Los valores medidos se expresan en términos negativos, ya que el

agua en el xilema de las plantas se encuentra a presiones inferiores a la atmosférica (Selles y Ferreyra,

2012).

Existe una estrecha relación entre los valores de potencial hídrico de las hojas y el contenido de humedad

del suelo (Lugo et al., 1996). Siendo el proceso de transpiración el que constituye la fuerza motriz del

ascenso de agua en las plantas. A nivel de las hojas, y en respuesta a la gradiente de potencial hídrico

entre la atmosfera y la hoja, se produce salida de agua desde éstas en forma de vapor a través de los

estomas disminuyendo su potencial hídrico (Selles y Ferreyra, 2012), de modo que el descenso a largo

plazo de este, se encuentra influenciado fuertemente por el contenido de humedad del suelo (Kramer,

1989). Así, al determinar este valor también se estaría estimando el estado hídrico de la planta (Lugo et

al., 1996).

Un método para determinar el potencial hídrico en las hojas, es utilizando la técnica de la bomba de

presión de Scholander (Scholander et al., 1965) en la cual debe estandarizarse tres aspectos: el momento

de la lectura, el lugar de muestreo dentro de la copa y el tamaño de la muestra o tejido. Este último

aspecto ha de tomarse muy en cuenta para evitar cortes sucesivos del mismo, motivado muchas veces

a la necesidad de adaptar la muestra a las dimensiones de la Cámara de Presión, lo que conduce

frecuentemente a lecturas sobreestimadas debido a que en los vasos xilemáticos sometidos a estrés

hídrico, ocurre un retroceso en la columna de agua cuando se producen los cortes para obtener la

muestra, fenómeno que requiere una mayor presión para hacer la lectura correspondiente (Kaufman,

1968; Scholander et al., 1965).

Otra forma de determinar el estrés hídrico es a través del porómetro, el cual es más utilizado en especies

frutales. El porómetro es un instrumento que determina la facilidad con la que las hojas transpiran, lo que

se conoce como conductancia estomática. Cuando las plantas se encuentran en una situación de estrés

hídrico, se produce una disminución de la conductancia estomática que también reduce la pérdida de

agua por transpiración (Calderón, 2013).

Comparada con la bomba de presión, la medición con el porómetro es más rápida y sencilla pues en su

modo de medición automática este instrumento es capaz de dar una lectura en tan solo 30 segundos, lo

que permitiría un mayor marco muestral reduciendo el error en análisis (Calderón, 2013).

Sin embargo, si bien la conductancia estomática de las hojas puede ser considerada como un buen

indicador fisiológico del estado hídrico de la planta, esta medición es mucho más sensible a cambios en

las condiciones medioambientales (luz, temperatura, humedad y viento) que las mediciones de potencial

hídrico, por lo que las mediciones deben realizarse en condiciones ambientales estándar para evitar sobre

o sub estimaciones.

5.3 Productividad primaria neta mediante estudio del NDVI

El Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) permite realizar una interpretación del estado

de la vegetación mediante la reflectancia de distintas bandas del espectro electromagnético relacionadas

con su desarrollo, permitiendo así ser un indicador de la Productividad Primaria.

La productividad primaria es el proceso en que se genera materia orgánica a partir de energía lumínica y

materia inorgánica. Dichos procesos se ven afectados al enfrentarse a déficit hídricos. Cuando las

especies vegetales se ven sometidas de manera paulatina a esta limitante pueden presentar respuestas

de aclimatación que tienen efectos sobre el crecimiento, como la disminución de la expansión foliar y el

aumento del crecimiento radicular (Potters et al., 2007). El agua constituye el principal factor limitante del

crecimiento de las plantas en la tierra (Hanson y Hitz, 1982).

Una de las mayores ventajas que otorga el índice NDVI es la capacidad de generar análisis de procesos

biofísicos derivados del comportamiento espectral de distintas superficies. La obtención de este es por

medio de operaciones algebraicas con las bandas de interés dentro del espectro electromagnético. Así

pues, existen numerosos índices vegetacionales, muchos de los cuales son equivalentes en información,

siendo el NDVI uno de los más utilizados para medir productividad primaria.

El modelo desarrollado por Rouse et al., (1973) ha tomado gran relevancia por su amplia aplicación en

estudios a largo del mundo sobre seguimiento, comportamiento y tendencia de la dinámica vegetal. Éste

método presenta cálculos sencillos y es fácil interpretación en cuanto a los resultados, tomando valores

entre -1 y 1. Se estima de la siguiente forma:

𝑁𝐷𝑉𝐼 =𝑁𝐼𝑅 − 𝑅

𝑁𝐼𝑅 + 𝑅

El NIR corresponde a la reflectancia de las longitudes de onda pertenecientes al infrarrojo cercano y R a

las longitudes de onda del rojo. De esta forma se integran dos aspectos clave del comportamiento

espectral de tejidos fotosintéticos: la baja reflectancia en longitudes de onda correspondientes al rojo,

debido a la absorción por parte de la clorofila, y la alta reflectancia en la porción del infrarrojo cercano,

debido a la estructura del mesófilo de las hojas (Paruelo, 2008).

Se ha evidenciado una fuerte relación entre el NDVI con la biomasa, el índice de área foliar (IAF) y la

productividad primaria neta aérea (PPNA) (Paruelo, 2008). Otra de las ventajas que presenta el índice es

la posibilidad monitorear los cambios estacionales e interanuales en el crecimiento vegetativo y su

actividad.

6. METODOLOGÍA

De acuerdo a lo establecido en la RCA, las evaluaciones de las variables fisiológicas de las especies

correspondientes al potencial hídrico, fluorescencia de la clorofila y productividad primaria neta se

realizarán mediante dos campañas de terreno anuales, durante los meses de Septiembre – Octubre

(época de máxima floración) y durante los meses de Enero – Marzo (época de mayor estrés de la

vegetación). El presente informe corresponde al monitoreo de mayor estrés del año 2017,

correspondiente al primer informe de monitoreo. Esta actividad fue llevada a cabo entre los días 20 al 24

de febrero del 2017 con la participación de tres profesionales.

Las actividades de monitoreo se realizaron en nueve puntos de evaluación distribuidos estratégicamente

a lo largo de la red hidrográfica de la zona de estudio, a modo de incluir en cada punto las especies de

interés: Cryptocaria alba, Nothofagus oblicua y Persea lingue. Los puntos de muestreo son coincidentes

con aquellos establecidos en los considerandos 4.7.4.6 y 4.7.4.7.

Como se muestra en la Figura 2, la distribución espacial de los puntos consideró tanto la quebrada

principal del curso de agua, como las quebradas aledañas que aportan al caudal principal, considerando

un distanciamiento mínimo que no permita una replicación de las condiciones ambientales entre los

puntos. Para poder realizar las comparaciones estadísticas fueron considerados tres puntos de control

en las quebradas aledañas al cause principal (punto uno, dos y tres), en las cuales no habrá inferencia

en las variaciones del cauce producto del funcionamiento de la mini-central hidroeléctrica.

Figura 2. Distribución espacial de los puntos de muestro

En cada punto se instaló un transecto lineal de cincuenta metros perpendicular a la quebrada,

considerando un ancho de la vegetación necesario para incluir las especies de interés. Para el muestro

puntual de la vegetación fueron seleccionados tres individuos de cada especie, georreferenciando su

posición con coordenadas UTM mediante la utilización de GPS y además cada individuo fue debidamente

marcado con un polímero de color amarillo para facilitar su localización en terreno.

Debido a que la fotointerpretación del territorio no permite la identificación en detalle de las especies

presentes en el área de estudio, en terreno se encontró la limitante de que no en todos los puntos se

encontrara la disponibilidad deseada de individuos. A causa de lo anterior los puntos fueron corregidos

de tal forma de incluir en cada punto la cantidad de individuos por especie deseados, sin embargo, como

se muestra en las siguientes figuras, en los puntos tres, cinco, ocho y nueve fueron considerados menos

individuos de C. alba de los esperados en el diseño del monitoreo.

A continuación, se detalla gráficamente la referencia espacial de los individuos seleccionados en cada

punto de monitoreo en el área de estudio.

Figura 3. Distribución de los individuos por especie en el punto 1

Figura 4. Distribución de los individuos por especie en el punto 2

Figura 5. Distribución de los individuos por especie en el punto 3. Debido a la escasa presencia de la

especie C. alba en este punto, solo fueron considerados dos individuos

Figura 6. Distribución de los individuos por especie en el punto 4.


especie C. alba en este punto, sólo se consideró un individuo.



Figura 9. Distribución de los individuos por especie en el punto 7.





La siguiente tabla muestra las coordenadas en sistema de referencia UTM de la ubicación espacial de los

individuos seleccionados para el monitoreo en el área de estudio.

Tabla1. Georreferencia espacial de los individuos seleccionados para el monitoreo

PUNTO DE MUESTREO

ESPECIE INDIVIDUOS (NÚMERO)

COORDENADAS

X Y

1

Persea lingue

1 303612.59 6098277.92

2 303618.68 6098295.14

3 303619.08 6098264.08

Cryptocaria alba

1 303615.95 6098286.54

2 303612.91 6098301.01

3 303614.05 6098260.97

Nothofagus oblicua

1 303611.54 6098280.12

2 303611.84 6098295.44

3 303614.37 6098271.41

Tabla 1 (continuación). Georreferencia espacial de los individuos.

PUNTO DE MUESTREO


COORDENADAS

X Y

2

Persea lingue

1 304011.02 6097900.59

2 304009.32 6097911.54

3 304001.28 6097946.32

Cryptocaria alba

1 304028.36 6097898.75

2 304013.59 6097920.51

3 304000.28 6097929.65

Nothofagus oblicua

1 304027.63 6097911.38

2 304023.00 6097931.70

3 304000.15 6097927.32

3

Persea lingue

1 305111.11 6098217.16

2 305187.36 6098194.39

3 305181.18 6098206.57

Cryptocaria alba 1 305114.76 6098196.04

2 305201.84 6098194.26

Nothofagus oblicua

1 305115.55 6098205.82

2 305141.07 6098187.62

3 305118.48 6098166.82

4

Persea lingue

1 304077.60 6097374.88

2 304066.90 6097385.53

3 304041.76 6097339.81

Cryptocaria alba

1 304065.56 6097384.39

2 304056.48 6097361.99

3 304048.14 6097339.51

Nothofagus oblicua

1 304077.72 6097373.44

2 304062.93 6097384.00

3 304047.51 6097343.49

5

Persea lingue

1 305197.05 6097842.24

2 305169.44 6097822.22

3 305185.75 6097834.12


Nothofagus oblicua

1 305183.12 6097846.27

2 305164.57 6097832.55

3 305193.92 6097839.51

Tabla 1 (continuación). Georreferencia espacial de los individuos.

PUNTO DE MUESTREO


COORDENADAS

X Y

6

Persea lingue

1 306110.84 6097949.03

2 306115.78 6097943.36

3 306127.11 6097929.18


Nothofagus oblicua

1 306105.19 6097949.35

2 306127.23 6097931.73

3 306135.64 6097938.57

7

Persea lingue

1 306867.67 6099214.40

2 306845.01 6099205.15

3 306840.61 6099198.40

Cryptocaria alba

1 306854.58 6099213.23

2 306842.50 6099203.65

3 306851.05 6099204.17

Nothofagus oblicua

1 306866.64 6099211.60

2 306851.26 6099215.27

3 306854.26 6099198.58

8

Persea lingue

1 305648.61 6097787.94

2 305617.36 6097780.38

3 305658.70 6097784.38


Nothofagus oblicua

1 305663.54 6097754.30

2 305671.20 6097766.12

3 305662.76 6097786.02

9

Persea lingue

1 304747.10 6097482.36

2 304767.56 6097494.37

3 304782.87 6097502.14


Nothofagus oblicua

1 304755.51 6097487.56

2 304779.13 6097510.60

3 304766.92 6097498.46

Para el potencial hídrico y fluorescencia de la clorofila las medidas se realizarán a pre-alba y a medio día

a modo de representar las condiciones de menor y mayor radiación solar respectivamente, ya que es el

principal factor de variación en la magnitud de los datos.

6.1 Monitoreo de la productividad primaria de la vegetación

Este análisis se efectuó mediante la utilización de imágenes multiesprectrales tanto a nivel de comunidad

como a nivel puntual para los individuos específicos. Se llevó a cabo manejando y analizando las

imágenes mediante el indicador NDVI con Sistemas de Información Geográfica (SIG), en particular

Quantum Gis, y el software estadístico R Studio. De esta manera se puede analizar la información y los

datos de manera remota –utilizando la técnica de la teledetección- permitiendo así visualizar el

comportamiento de las especies en el tiempo a distintas escalas espaciales y temporales.

6.1.1 A nivel de comunidad

Para este nivel se utilizaron imagines multiespectrales Landsat 8 a partir del año 2014 hasta el 2017 en

el periodo Enero-Febrero (en promedio dos imágenes por periodo). Estas poseen una resolución de 30

metros lo que permite una correcta percepción del comportamiento de la productividad primaria de la

comunidad vegetal presente en el área de estudio. Se consideró 3 años anteriores al inicio del monitoreo

para identificar si existe ya una tendencia presente en el comportamiento de la vegetación. Los datos se

relacionan mediante un modelo estadístico lineal. Esto debido a que no se busca un modelo de predicción,

sino más bien uno que evidencie el comportamiento (tendencia) de la vegetación en el tiempo. Como

resultado de este modelamiento se presenta un mapa que indica la tendencia del índice de NDVI para

cada uno de los pixeles en el paso del tiempo.

Este modelamiento se llevó a cabo tanto para el área total de estudio, vale decir, las 3 quebradas junto

con el cauce intervenido y además se realizó un modelamiento por separado de cada una de las

quebradas y el cauce.

6.1.2 A nivel puntual

A pesar de que realizar un análisis de NDVI especifico de un solo individuo mediante imágenes

multiespectrales es imposible debido a muchas razones entre las que destacan el solapamiento de copas,

si es posible realizar un análisis del NDVI del área de influencia próxima de cada individuo.

Para llevar a cabo este análisis se utilizará una imagen multiespectral Rapideyes que posee una

resolución de cinco metros, lo que es suficiente para identificar la ubicación del individuo en un pixel. De

esta manera, se pueden identificar de forma puntualmente el área de influencia de los individuos,

obteniendo valores de NDVI de su ubicación, o que a futuro nos permitirá identificar posibles variaciones

en su productividad primaria a lo largo del tiempo de monitoreo y relacionarlos con los valores de potencial

hídrico y fluorescencia de clorofila que serán medidas en terreno a partir de la segunda campaña. La

imagen será de la fecha más cercana a la realización de la campaña de terreno.

Finalmente se hará una comparación estadística entre el cauce intervenido con los puntos de control que

se encuentran en el área de estudio.

7. RESULTADOS Y DISCUSIONES

A nivel de comunidad en el área total de estudio se visualiza una disminución en el valor de NDVI (Figura

12 y 13).

El modelo lineal de análisis estadístico relaciona los valores para cada uno de los años con el paso del

tiempo. Lo que nos permite observar como se ha comportado la vegetación en el tiempo.

El valor de correlación (pendiente de la recta) de este modelo es -0.4096869 lo que evidencia que el

índice ha disminuido en promedio para el área de estudio. Sin embargo, el modelo presenta un valor p de

0.5903 lo que lo hace no significativo estadísticamente. El modelo se estimó con una 90% de confianza.

Figura 12. Tendencia lineal del NDVI a nivel de comunidad, para los meses de Enero – Febrero desde

los años 2014 al 2017.

El hecho de que el modelo no sea significativo implica que el paso del tiempo no provoca variaciones

estadísticas sobre el promedio de NDVI para cada año, por ende, las diferencias evidenciadas no son

atribuibles a ninguna causa en particular, siendo explicables estas diferencias incluso por el azar.

Este hecho tiene considerable importancia, ya que implica que la disminución de NDVI puede ser

explicada por factores externos al paso del tiempo, no por características propias y del desarrollo de la

comunidad vegetal presente.

Entre los eventos que han afectado este parche de bosque nativo a lo largo del tiempo se encuentran la

construcción y operación de la Mini Central Hidroeléctrica Cumpeo, el cambio climático, plantaciones

forestales y sus manejos, y otros posibles impactos antrópicos no registrados.

Para el análisis a nivel de comunidad se realizó de igual manera un estudio similar al anterior, pero a nivel

de pixel. Vale decir, muestra el cambio de NDVI para cada uno de los pixeles de la imagen raster. De esta

manera es más fácil apreciar las zonas dentro del área de estudio que poseen una tendencia determinada.

Figura 13. Mapa de tendencia de NDVI a nivel de píxel en el área total de estudio. Valores negativos

representan una disminución en la tendencia del índice y valores positivos representan un aumento en

la tendencia del índice.

El análisis de los pixeles evidencia que a pesar de que en promedio existe una disminución de NDVI hay

zonas donde se puede observar una mayor tasa de este efecto. En particular el sector donde se encuentra

la bocatoma (que presenta mayor infraestructura) y zonas aledañas a los caminos (puntos 1,3 y 7).

Además, la parte baja de la quebrada ha disminuido de manera más general y la parte alta (bajo la

bocatoma) ha aumentado ligeramente el índice.

También puede apreciarse que las zonas de los puntos de control (más alejadas de los caminos) han

evidenciado una menor disminución de NDVI incluso aumentado en algunos pixeles.

A continuación, se presentarán los análisis de tendencia de manera general y por pixeles para cada una

de las quebradas de manera individual y del cauce afectado.

Quebrada 1

Figura 14. Tendencia lineal del NDVI a nivel de comunidad en quebrada 1, para los meses de Enero –

Febrero desde los años 2014 al 2017.

Figura 15. Mapa de tendencia de NDVI a nivel de píxel en el área quebrada 1. Valores negativos



El valor de correlación es de -0.3785 y el valor p de 0.62 (figura 14) lo que lo hace no significativo

estadísticamente.

Quebrada 2

Figura 16. Tendencia lineal del NDVI a nivel de comunidad en quebrada 2, para los meses de Enero –






estadísticamente.

Quebrada 3

Figura 18. Tendencia lineal del NDVI a nivel de comunidad quebrada 3, para los meses de Enero –






estadísticamente.

Cauce intervenido

Figura 20. Tendencia lineal del NDVI a nivel de comunidad en cauce intervenido, para los meses de

Enero – Febrero desde los años 2014 al 2017.

Figura 21. Mapa de tendencia de NDVI a nivel de píxel en el área cauce intervenido. Valores negativos




estadísticamente.

A pesar de que el modelamiento por separado de cada una de las quebradas y el cauce intervenido no

tuvo significancia estadística (el paso del tiempo), al igual que el caso de toda el área de estudio en

conjunto, se nota un descenso en el índice de NDVI para todas las secciones en estudio.

Al comprar los datos estadísticos del cauce con las quebradas control no se nota una diferencia en cuanto

a la tendencia del índice ni en los valores promedios de cada año.

La sección que presenta una tendencia más negativa es la Quebrada 3, sin embargo, presenta los valores

de NDVI mayores para cada año en comparación con las otras secciones de estudio. En cuanto al cauce,

este se ve similar a las quebradas 1 y 2 en cuanto a valores promedio de NDVI para cada año.

Al realizar el modelo por separado en el caso del cauce los pixeles que muestran tendencias más bajas

están presentes en la zona de la bocatoma. Mientras que para las quebradas 1 y 2 los pixeles están

concentrados en las zonas aledañas a los caminos.

En cuanto a las condiciones de cada una de las secciones en estudio, estas no debiesen ser

significativamente diferentes debido a que los valores de NDVI no lo son, como se explicó anteriormente

todas estas condiciones están relacionadas con la productividad primaria y estado sanitario de la

vegetación.

En cuanto a los resultados puntuales, en la tabla 2 se presentan los valores de NDVI para cada uno de

los individuos y su área de influencia cercana (5m).

Tabla 2. Valores de NDVI para las áreas de influencia cercana de cada uno de los individuos.

Punto de muestreo Especie Individuos (número) NDVI

1

Persea lingue

1 0.60539

2 0.61014

3 0.58092

Cryptocaria alba

1 0.63067

2 0.60745

3 0.54464

Nothofagus oblicua

1 0.61367

2 0.60687

3 0.61195

2

Persea lingue

1 0.61437

2 0.60655

3 0.60198

Cryptocaria alba

1 0.466

2 0.60819

3 0.62334

Nothofagus oblicua

1 0.59094

2 0.66823

3 0.62334

Tabla 2 (Continuación) valores de NDVI para las áreas de influencia cercana de cada uno de los

individuos.

Punto de muestreo Especie Individuos (numero) NDVI

3

Persea lingue

1 0.62657

2 0.59688

3 0.60023

Cryptocaria alba 1 0.60237

2 0.63985

Nothofagus oblicua

1 0.5673

2 0.46121

3 0.43301

4

Persea lingue

1 0.45856

2 0.52115

3 0.50238

Cryptocaria alba

1 0.49093

2 0.56213

3 0.48425

Nothofagus oblicua

1 0.45856

2 0.47475

3 0.52777

5

Persea lingue

1 0.64862

2 0.59672

3 0.58939


Nothofagus oblicua

1 0.52099

2 0.63155

3 0.60779

6

Persea lingue

1 0.62382

2 0.40988

3 0.62228


Nothofagus oblicua

1 0.67023

2 0.55954

3 0.57263

Tabla 2 (Continuación) valores de NDVI para las áreas de influencia cercana de cada uno de los

individuos.

Punto de muestreo Especie Individuos (numero) NDVI

7

Persea lingue

1 0.56118

2 0.6106

3 0.64547

Cryptocaria alba

1 0.57548

2 0.63329

3 0.59054

Nothofagus oblicua

1 0.56118

2 0.52959

3 0.5886

8

Persea lingue

1 0.38781

2 0.61333

3 0.35014


Nothofagus oblicua

1 0.50301

2 0.46573

3 0.37197

9

Persea lingue

1 0.56073

2 0.60642

3 0.57175


Nothofagus oblicua

1 0.5663

2 0.57382

3 0.60216

La tabla 3 muestra los promedios de NDVI por especie en los diferentes las distintas condiciones

ambientales intervenidas y control, para las para la condición control se conglomeraron los individuos de

los puntos de muestreo 1, 2 y 3 dejando los individuos correspondientes a los puntos muéstrales 4, 5, 6,

7, 8 y 9 como intervenidos.

Tabla 3. Promedios NDVI de especies las distintas condiciones. .

Punto Control Punto Intervenido

Persea lingue 0,604781111 0,548901667

Cryptocaria alba 0,59031375 0,551987

Nothofagus oblicua 0,575168889 0,545532222

Se puede apreciar que todas las especies sufren una baja en su valor de NDVI en las mediciones de

cauce intervenido, siendo estas 0.05587944, 0.03832675 y 0.02963667 para Lingue, Peumo y Roble

respectivamente, sin embargo, al realizar una comparación de medias (t-student) por especie entre los

individuos en las quebradas control y en el cauce intervenido solo los valores de NDVI en los Lingues

presentaron diferencias significativas.

Lo anterior, puede ser explicado por las características propias de la especie en cuestión. El Lingue

(Persea lingue) es una especie en que sus poblaciones se encuentran en fondos de quebradas cerca de

cursos de agua en laderas de exposición sur y en los reducidos valles de deposición en pequeñas

cuencas. Es un componente secundario de los doseles intermedios del bosque, tiene buena tolerancia a

la sombra y, en condiciones excepcionales, forma pequeños bosquetes casi puros de algunos centenares

de individuos (Serra et al. 1986). Siendo esta especie menos tolerante a los cambios hídricos en

comparación a las otras dos especies.

8. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES

Después de analizar tanto por separado como en conjunto las secciones del área de estudio, en cuanto

a productividad primaria no existen hasta el momento diferencias significativas entre las quebradas y el

cauce intervenido.

No existe evidencia estadística que relacione la disminución del NDVI con el paso del tiempo en al área

de estudio. Sin embargo, sí se observa una tendencia negativa que puede ser explicada por múltiples

factores. Lo anterior implica que algunos de éstos individual o conjuntamente producen las diferencias

año a año.

Por otra parte, se notifica que cualquier resultado obtenido a la fecha no pude ser concluyente, debido a

que corresponde solo a un análisis parcial de un estudio que considera un monitoreo de ocho años con

dos mediciones anuales.

Es necesario realizar más estudios detallados de causa-efecto para determinar si la Mini Central

Hidroelectrica Cumpeo posee efectivamente un impacto sobre el desarrollo y crecimiento del bosque

nativo en la zona.

Además, es recomendable la medición y análisis de más variables relacionadas con la fisiología de las

especies presentes en el lugar, vale decir, agregar variables como la precipitación y temperatura.

9. REFERENCIAS Y BIBLIOGRAFÍA

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483.

ANEXO FOTOGRÁFICO

Fotografía 1. Vista de la quebrada dónde predominan individuos de la especie Nothofagus oblicua y en

el centro de la imagen se observa un individuo de Cryptocaria alba.

Fotografía 2.Marcaje de individuo

de la especie Persea lingue

Fotografía 3. Marcaje de individuo

de la especie Nothofagus oblicua

monitoreo de los factores fisiológicos del componente

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