Nota metodología del taller
Evaluación integral de la Sequía en el Territorio
de los Sistemas Productivos Costa Grande, Guerrero.
 

 

Introducción 

Esta investigación se enfoca a ampliar el conocimiento de las tendencias del clima y variabilidad climática de los sistemas productivos de la región de Costa Grande, Guerrero; con el objetivo de apoyar a los productores a identificar las regiones con tendencias de falta de humedad o sequía en la región, a partir de un taller de cartografía participativa como un intercambio de saber local y datos de percepción remota lo que permite evaluar integralmente y conjuntamente definir acciones de adaptación y mitigación en la región.

La percepción remota permite analizar las tendencias de la respuesta de vegetación (que se define como la cantidad de actividad fotosintética) en el territorio a través de los años, detectando zonas con tendencias de falta de humedad o sequía.

A partir los productos anteriores se pretende generar un taller de cartografía participativa para generar mapas de conocimiento local de regiones con presencia del fenómeno de la sequía, al conjuntar los resultados (datos locales vs regiones de falta de humedad)  se podrá priorizar en los territorios y determinar un conjunto de acciones o prácticas culturales que se pueden incluir como acciones de adaptación o mitigación ante el fenómeno, que pudieran convertirse en labores futuras de la agenda compartida de la planeación.

 

Justificación

El cambio climático es un fenómeno a nivel global con consecuencias regionales que afectan a sistemas naturales y antropogénicos (IPCC, 2012); estas variaciones han impactado los sistemas productivos afectando por aumento o disminución de la precipitación y temperatura que altera en general sus rendimientos e incluso la producción completa.

En cualquier territorio existen riesgos la probabilidad de que un periodo específico se produzca un fenómeno climático que pudiera alterar el ciclo normal del desarrollo de la salud de la vegetación, en el caso de los sistemas productivos, el riesgo y vulnerabilidad se puede asociarse al clima el caso de la agricultura de temporal, y las condiciones socioeconómicas predominantes, que se relacionan directamente con la exposición del territorio a impactos de cambio climático.

El componente de tendencias de anomalías climáticas se basa en el modelo de gestión de riesgos a fenómenos climáticos propuesto por IPPC 2012 (Figura 1) el modelo ha sido modificado para territorio agrícola entendiendo donde la exposición como el factor climático que expone el sistema (natural o antrópico) y la sensibilidad del ecosistema o sistema productivo a un factor climático y esto determina el nivel de vulnerabilidad del territorio.

Figura 1.  Modelo de gestión de riesgos de fenómenos Climáticos.

 

Esta investigación se enfoca en espacializar el riesgo en el territorio en los sistemas productivos a partir de tendencias climáticas de la respuesta de vegetación, precipitación y temperatura de una región que depende de una variabilidad espacial y temporal, que a menudo están asociadas con otros factores como altas temperaturas y fuertes precipitaciones, acciones antrópicas como incendios y deforestación.

 

Objetivo general 

Estudiar y analizar la variabilidad climática de los territorios a partir de modelos regionales con datos de percepción remota con el fin de obtener el comportamiento de la respuesta de la vegetación a la disponibilidad de humedad o sequía en sistemas productivos de coco, mango, café y maíz.

 

Objetivos particulares 

• Analizar las tendencias de las anomalías de la respuesta de vegetación a través de datos de percepción remota. 

• Analizar las tendencias de precipitación y temperatura promedio a partir de estaciones meteorológicas.

• Validar las regiones con estrés hídrico mediante talleres participativos y desarrollar medidas de mitigación y adaptación de regiones de estrés hídrico a escala local y regional.

• Crear una matriz conjuntamente con los productores de acciones que permitan la mitigación y adaptación a corto, mediano y largo Plazo.

 

Metodología

El monitoreo de sequía o stress hídrico mediante la percepción remota fortalecer los datos de las estaciones meteorológicas debido a que la densidad espacial es muy pobre en algunas regiones, además que permite obtener información espacial a diferentes escalas: local, regional, nacional o global, con altas tasas de observaciones, ayudando al monitoreo de los componentes hidrológicos y estado del stress de la superficie terrestre (Reed, et al., 1996).

Figura 2. Metodología del taller.

 

Índices de vegetación 

Un índice de vegetación estima la máxima sensibilidad de los parámetros biofísicos de la planta, preferiblemente con una respuesta lineal, de tal manera que muestra las condiciones de la vegetación (Jensen, 2005). El índice de vegetación de

diferencia normalizada NDVI es el índice más empleado para estudios de vegetación y sequía que describe la resta entre el infrarrojo cercano y el rojo se divide entre la suma del mismo en la ecuación 1.

Dónde:

• NIR = reflectancia infrarrojo cercano (841 – 876 nm)

• Red = reflectancia rojo (620-670nm).

La fenología de la superficie terrestre se detecta por medio de satélites y sistemas de sensores remotos las características estacionales y espectrales de reflectancia y la transmitancia de dosel, plantas y hojas (Willem, et al., 2010, p. 389). En la agricultura la fenología nos permite dar un seguimiento del cultivo a partir de los valores de NDVI desde el inicio del cultivo, crecimiento, cuando se debe cosechar y el momento que inicia la senescencia del cultivo además de poder comparar año con año los rendimientos ver (Figura 3). (Reed, et al., 1996). 

Figura 3. Crecimiento fenológico a partir de valores de NDVI
en un ciclo de un cultivo. Modificado de (Reed, et al., 1996)

 

La propuesta de esta investigación es analizar cultivos de temporal de la serie de tiempo de NDVI de los años (2001 - 2016), datos obtenidos mediante percepción remota MODIS (MOD13Q1 NDVI), generar sus anomalías de respuesta de la vegetación de las regiones de los sistemas productivos de la región costa grande, Guerrero.

 

Insumos para el Taller 

Los insumos para el taller de cartografía participativa como un medio de discusión sobre la temática de las tendencias climáticas y los territorios con presencia de sequía de las regiones de los sistemas productivos de Costa Grande, Guerrero. 

 

Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada

El mapa de índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI), (se define como la cantidad de actividad fotosintética), al ser un índice normalizado sus valores van de 0 a 1, en la siguiente imagen se aprecian en tonos verdes oscuros en la región de la parte alta de la cuenca los valores 0.6 a 1 de NDVI representan los bosques mesófilos, bosques de pino, oyamel y regiones cafetaleras; en la cuenca media se encuentran en colores amarillo y naranja selvas bajas caducifolias y regiones agrícolas se muestran de 0.4 – 0.6 y los valores bajos representan a zonas de suelo desnudo, inundadas, urbanas y caminos.

Figura 4.  Índice de vegetación marzo 2016.

 

Anomalías del NDVI 

Un producto de la serie de tiempo de NDVI es el cálculo de las anomalías estandarizadas que se calcularon de la siguiente manera mediante el promedio anual y la desviación estándar de las imágenes ver formula 1:

Anomalías Estandarizadas = (Imagen – promedio de la serie de tiempo) / desviación estándar.

En el siguiente mapa se muestra ejemplo de anomalías estandarizadas de NDVI de la región, que se muestran en un gradiente tipo semáforo que permite analizar la región.

Figura 5. Anomalía estandarizada del mes marzo 2016

 

Mapa de Frecuencia de Anomalías Negativas

El productor final fue el resultado de las veces que se detectó una  frecuencia de las anomalías negativas estandarizadas para cada celda se tiene que considerar el número de imágenes (se tiene cada 16 días una imagen, acumulándolas resultan 23 por año y se multiplica por los años de la serie de tiempo 15 años da un igual a 345 que sería el mayor valor donde todas la imágenes se presentan anomalías en los 15 años, en la región de costa grande) el mayor valor es de 210 veces la presencia de anomalías durante 15 años en porcentaje por año es de 60% más de 200 días de presencia de anomalías.

Figura 6.

 

El mapa de frecuencia de anomalías negativas resultado se dividió en tres rangos tipos semáforo en verde vegetación que presenta los menores impactos de sequía ó estrés hídrico; en naranja rango medio relacionada impactos medio y en rojo rango alto regiones con tendencia a la sequía.

Figura 7. Mapa de frecuencia de anomalías negativas.

 

Variables Meteorológicas 

El análisis de datos de precipitación y temperatura se realizará a nivel regional con los datos de estaciones meteorológica del SMN, a continuación, se muestran un ejemplo del análisis de un climograma de la estación de Atoyac de Álvarez, Guerrero del servicio meteorológico nacional identificada por el número 12161, ATOYAC (DGE), CONAGUA-DGE, Cuenca: Rio Atoyac, Latitud 17°.210 Longitud -100°.417, altitud 100 msnm.

 En la figura 8. muestra un análisis de 30 años de la precipitación mensual 1976 – 2016; La precipitación acumulada presenta la siguiente tendencia inicia en mayo e incrementa en junio; en julio se presenta la canícula; en el mes de septiembre se acumula la mayor precipitación en el año; La temperatura presenta un incremento de abril a mayo, estabilizando junio, julio y descendiendo en septiembre debido a la gran cantidad de lluvias; los niveles de evaporación intersectan con la precipitación en el mes de junio lo que permite determinar que hay mayor disponibilidad de humedad para el crecimiento del cultivo. 

Figura 8. Precipitación Anual promedio para la estación de Atoyac, Guerrero.

 

Por otro lado, se analizó la precipitación acumulada por año que muestra un aumento de 1,200 a 1,600 milímetros anuales de acuerdo a la línea de tendencia como se aprecia en la gráfica de la figura 9.

Figura 9. Precipitación acumulada anual

 

La temperatura Anual también tiene un ligero aumento de 27.8° a 28°.

Figura 10. Temperatura anual promedio.

 

La narrativa resalta los insumos creados para el taller serán un incentivo para evaluar integralmente el fenómeno de la sequía en la región, en un intercambio de saberes locales y datos creados en gabinete para generar conjuntamente acciones de adaptación y mitigación en la región.

Este esfuerzo pretende motivar a los productores que promuevan las buenas prácticas basados en técnicas agroecológicas de conservar humedad y suelo que permitan a los productores enfrentar este tipo de fenómenos con el menor impacto posible en sus sistemas de producción, así como priorizar en los territorios de los sistemas productivos que se deba prestar más atención.

 

Referencias

• García, E. - Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad (CONABIO), (1998). 'Climas' (clasificación de Koppen, modificado por García). Escala 1:1000000. México.

• Jensen, J., 2005. Remote sensing of the Environment: An Earth Resource Perspective. 2da ed. New Jersey: Prentice Hall. ISBN-10: 0131889508

• Reed, B., Brown, J., VanderZee, D., Loveland, T., Merchant, J., & Ohlen, D., 1994. Measuring phenological variability from satellite imagery. Journal of Vegetation Science, 5, pp. 703-714.

• Willem, L., Davison, J., Casady, G. & Marsh, S., 2010. Phenological Characterization of Desert Sky Island Vegetation Communities with Remotely Sensed and Climate Time Series Data. Remote Sensing, (2), pp. 388 - 415.

• Zhou, L., Zhang, J., Wu, J., Zhao, L., Liu, M., Lü, A., & Aifeng, Z. 2012. Comparison of remotely sensed and meteorological data-derived drought indices in mid-eastern China. International Journal of Remote Sensing, 33(6), pp. 1755-1779.

• Red de estaciones meteorológicas de la Comisión Nacional del Agua
  http://smn.conagua.gob.mx/es/informacion-climatologica-ver-estado?estado=gro