Retrieval and assessment of CO2 uptake by Mediterranean ecosystems using remote sensing and meteorological data
- Autores: Álvaro Moreno Martínez
- Directores de la Tesis: Beatriz Martínez Diez (dir. tes.), María Amparo Gilabert Navarro (dir. tes.)
- Lectura: En la Universitat de València ( España ) en 2014
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Joaquín Meliá Miralles (presid.), Alfonso Calera Belmonte (secret.), Ana Perez Hoyos (voc.)
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- Resumen
El IPCC (Intergovernmental Panel onClimateChange) apunta que, sin una reducción de las emisiones antropogénicas de gases de efecto invernadero, la temperatura media del planeta aumentaría y el sistema climático mundial experimentaría durante el siglo XXI cambios muy probablemente mayores a los ya observados durante el siglo XX. Los ecosistemas terrestres desarrollan un papel fundamental en el ciclo del carbono a través de la fotosíntesis, la respiración, combustión de biomasa y la descomposición. La energía es fijada mediante fotosíntesis y es directamente empleada por la vegetación para su crecimiento produciendo materia orgánica que será posteriormente consumida por microorganismos y resto de seres vivos de manera directa o indirecta. La producción primaria bruta (GPP), i.e., el carbono fijado por la vegetación a través de la fotosíntesis, se puede estimar utilizando el modelo clásico de Monteith. Según el mismo, la GPP viene dada por el producto de tres variables: la radiación incidente fotosintéticamente activa (PAR), la fracción de PAR absorbida por la cubierta vegetal (fAPAR) y la eficiencia en el uso de la radiación (LUE). En el trabajo de tesis realizado se ha tratado la problemática de la obtención de estimaciones diarias de GPP para España. Esto involucra la investigación y mejora de las variables que componen el modelo de Monteith. Para ello se han adaptado, mejorado y desarrollado nuevas metodologías para la obtención de la LUE, la PAR y la fAPAR. Para la obtención de la PAR se han aplicado dos metodologías complementarias: (i) La primera estima la radiación a partir de datos de estación de otras variables meteorológicas (como temperatura y precipitación) mediante la construcción de diversos modelos (redes neuronales, procesos regresión mediante kernels,…), y obtiene los mapas a partir de la espacialización de dichas variables puntuales. (ii) La segunda obtiene el PAR a partir de las imágenes de irradiancia del satélite MSG (Meteosat Segunda Generación), e incorpora además un remuestreo de dichas imágenes y una corrección topográfica (por elevación). Para la obtención fAPAR se han aplicado algoritmos operacionales avalados y se han post-procesado para la corrección de huecos y ruido en las series temporales para aumentar la consistencia de las mismas. Finalmente, para la obtención de la LUE se han empleado cartografías híbridas del tipo de cubierta vegetal adaptadas al área de estudio, se han aplicado estimadores a partir de variables meteorológicas (coeficientes de estrés hídrico y por bajas temperaturas) y se ha evaluado el potencial de índices espectrales a partir de datos de satélite como el índice de reflectividad fotoquímico (PRI) u otros índices espectrales sensibles al contenido en agua de la cubierta. Finalmente los resultados de las estimaciones de GPP se han validado de forma directa sobre datos de estaciones terrestres (torres Eddy covariance) y de forma indirecta por comparación con otros productos de satélite (productos de la NASA obtenidos mediante MODIS y Copernicus DMP). Adicionalmente se ha realizado un análisis del potencial explicativo de las variables de entrada para de esta forma observar patrones espaciales relacionados con la relevancia de su variabilidad temporal en las estimaciones del modelo optimizado en el trabajo de tesis.
