Estacionalidad y tendencias del bosque tropical caducifolio de la cuenca Piaxtla-Elota-Quelite y el área protegida Meseta de Cacaxtla, México
DOI:
https://doi.org/10.21829/myb.2018.2431576Palabras clave:
análisis de componentes principales, índice de vegetación de diferencia normalizada, Modis Terra, series de tiempo, Sinaloa, MéxicoResumen
Los bosques tropicales caducifolios son de los ecosistemas más vulnerables y desprotegidos de México. En la actualidad solo permanece 30% de la cobertura original y únicamente 0.2% de esta se encuentra bajo algún estatus de protección. Con el fin de aportar elementos que promuevan la conservación y manejo de estos ecosistemas, este estudio tuvo como objetivo describir la estacionalidad y las tendencias de cambio del bosque tropical caducifolio de la cuenca Piaxtla-Elota-Quelite y del área de protección de flora y fauna Meseta de Cacaxtla en el estado de Sinaloa en el noroeste de México. Para esto, se descompuso una serie de tiempo mensual de 2001 a 2016 del índice de vegetación de diferencia normalizada del satélite Modis Terra con un análisis de componentes principales con dos orientaciones. En el periodo analizado, 99% de la variación del dosel del bosque se debió a un ciclo fenológico vegetativo en el que el máximo vigor de la vegetación ocurrió en septiembre, entre tres y cuatro meses después del inicio de la temporada de lluvias. Asimismo, no se identificaron procesos de deforestación o reforestación del bosque dentro de la cuenca. La Meseta de Cacaxtla, aunque quizás de manera circunstancial, ha cumplido la función de proteger sus bosques; el buen estado de conservación en toda la cuenca podría ser un aliciente para ampliar los límites del área natural protegida y aumentar el porcentaje de bosque tropical caducifolio bajo estatus de protección en Sinaloa, que actualmente es de 0.02%.
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Badii, M. H., Guillen A., Lugo, S. O. P., & Aguilar, G. J. J. (2014) Correlación no-paramétrica y su aplicación en la investigación científica. International Journal of Good Conscience, 9(2), 31-40. Recuperado de http://www.spentamexico.org/v9-n2/A5.9%282%2931-40.pdf
Balvanera, P., & Cotler, H. (2011). Los servicios ecosistémicos. Biodiversitas, 94(2), 7-11. Recuperado de http://bioteca.biodiversidad.gob.mx/janium/Documentos/7250.pdf
Berlanga, R. C. A., (2006). Caracterización de los paisajes costeros de Sinaloa y norte de Nayarit, México a través del análisis de los patrones de cobertura del terreno (Tesis doctoral). Universidad Nacional Autónoma de México, México.
Berlanga-Robles, C. A., & Ruiz-Luna, A. (2011). Caracterización paisajística de la costa de Sinaloa, México. En L. A.Ruiz, C. A Berlanga R., & L. M. Betancourt (Eds.), Avances en Acuicultura y Manejo Ambiental (pp. 191-216). México: Trillas.
Chéret, V., & Denux, J. P. (2011). Analysis of MODIS NDVI Time series to calculate indicators of Mediterranean forest fire susceptibility. GIScience & Remote Sensing, 48(2), 171-194. doi: 10.2747/1548-1603.48.2.17 DOI: https://doi.org/10.2747/1548-1603.48.2.171
Comisión Nacional de Áreas Naturales Protegidas [Conanp] (2017). Mapa digital de áreas naturales protegidas federales de la República Mexicana. Recuperado de http://sig.conanp.gob.mx/website/pagsig/info_shape.htm.
Consortium for Spatial Information [Cigar CSI] (s/f). SRTM 90m Digital Elevation. Base de datos v4.1. Recuperado de http://www.cgiar-csi.org/data/srtm-90m-digital-elevation-database-v4-1
Diario Oficial de la Federación [DOF] (2003). Decreto por el que se declara área natural protegida, con el carácter de área de protección de flora y fauna, la región conocida como Meseta de Cacaxtla., México. Recuperado de http://dof.gob.mx/nota_detalle.php?codigo=691560&fecha=01/08/2003&.
Dirzo, R., Young, H. S., Mooney, H. A., & Ceballos, G. (2011). Seasonally dry tropical forest. Ecology and Conservation. Washington, DC, Estados Unidos: Island Press. DOI: https://doi.org/10.5822/978-1-61091-021-7
Eastman J. R. (2016). TerrSet. Geospatial Monitoring and Modelling System. Tutorial. Worcester, Estados Unidos: Clark Labs. Recuperado de https://clarklabs.org/wp-content/uploads/2016/10/TerrSet-Tutorial.pdf
Hall-Beyer, M. (2003). Comparison of single-year and multiyear NDVI time peries principal components in cold temperate biomes. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 41(11), 2568- 2574. doi: 10.1109/TGRS.2003.817274 DOI: https://doi.org/10.1109/TGRS.2003.817274
Hoekstra, J. M., Boucher, T. M., Ricketts, T. H., & Roberts, C. (2005). Confronting a biome crisis: Global disparities of habitat loss and protection. Ecology Letters, 8(1), 23-29. doi: 10.1111/j.1461-0248.2004.00686.x DOI: https://doi.org/10.1111/j.1461-0248.2004.00686.x
Instituto Nacional de Estadística y Geografía [Inegi] (1995). Estudio hidrológico del estado de Sinaloa. Aguascalientes, México: Instituto Nacional de Estadística, Geografía e informática.
Instituto Nacional de Estadística y Geografía [Inegi] (2010). Simulador de flujos de agua de cuencas hidrográficas (Siatl). Recuperado de http://antares.inegi.org.mx/analisis/red_hidro/siatl/#
Jackson, J. E. (2003) A user´s guide to principal components. Nueva York: John Wiley.
Land Processses Distributed Active Archive Center [LP-DAAC] (s/f). MOD13Q1: MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250 m SIN Grid V006. Seux Falls: U.S. Department of the Interior - U.S. Geological Survey. Recuperado de https://lpdaac.usgs.gov/data_access/data_pool
Machado-Machado, E. A., Neeti, N., Eastman, J. R., & Chen, H. (2011). Implications of space-time orientation for principal components analysis of Earth observation image time series. Earth Science Informatics, 4(3), 117-124. doi: 10.1007/s12145-011-0082-7 DOI: https://doi.org/10.1007/s12145-011-0082-7
Mattar, C., Sobrino, J., Julien Y., Franch B., & Oltra, R., (2008). Método simple para identificación de zonas homogéneas de NDVI y temperatura de superficie en la Península Ibérica. Revista de Teledetección, 30(5), 92-101.
Miles, L., Newton, A. C., DeFries, R. S., Ravilious, C., May, I., Blyth, S., … Gordon, J. E. (2006). A global overview of the conservation status of tropical dry forests. Journal of Biogeography, 33(33), 491-505. doi: 10.1111/j.1365-2699.2005.01424.x DOI: https://doi.org/10.1111/j.1365-2699.2005.01424.x
Mills, R. T., Kumar, J., Hoffman, F. M., Hargrove, W. W., Spruce, J. P., & Norman, S. P. (2013). Identification and visualization of dominant patterns and anomalies in remotely sensed vegetation phenology using a parallel tool for principal components analysis. Procedia Computer Science, 18(número especial), 2396-2405. doi:10.1016/j.procs.2013.05.411 DOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2013.05.411
Monjardín-Armenta, S. A., Pacheco-Angulo, C.E., Plata-Rocha, W., & Corrales-Barraza, G. (2017). La deforestación y sus factores causales en el estado de Sinaloa, México. Madera y Bosques, 23(1), 7-22. doi: 10.21829/myb.2017.2311482 DOI: https://doi.org/10.21829/myb.2017.2311482
National Center for Environmental Prediction [NCEP] (s/f). Global Weather Data for SWAT. Recuperado de http://globalweather.tamu.edu/
Neeti, N., & Eastman, J. R. (2011). A contextual Mann-Kendall approach for the assessment of trend significance in image time series. Transactions in GIS, 15(5), 599–611. doi:10.1111/j.1467-9671.2011.01280.x DOI: https://doi.org/10.1111/j.1467-9671.2011.01280.x
Neeti, N., Eastman, J. R. 2014. Novel approaches in extended principal component analysis to compare spatio-temporal patterns among multiple image time series. Remote Sensing of Environment, 148(1), 84–96. doi:10.1016/j.rse.2014.03.015 DOI: https://doi.org/10.1016/j.rse.2014.03.015
Portillo-Quintero, C. A., & Sánchez-Azofeifa, G. A. (2010). Extent and conservation of tropical dry forests in the Americas. Biological Conservation, 143(1), 144-155. doi:10.1016/j.biocon.2009.09.020 DOI: https://doi.org/10.1016/j.biocon.2009.09.020
Reich, P. B., & Borchert, R. (1984). Water stress and tree phenology in a tropical dry forest in the lowlands of Costa Rica. Journal of Ecology, 72(1), 61-74. DOI: https://doi.org/10.2307/2260006
Rubio, R. Y. (2003). Bosque tropical caducifolio y subcaducifolio. En L. J. L. Cifuentes, & L. J. Gaxiola (Eds.), Atlas de los ecosistemas de Sinaloa (pp. 287-296). Culiacán: El Colegio de Sinaloa.
Ruiz-Luna, A., & Berlanga-Robles, C. A. (2003). Land use, land cover changes and coastal lagoon surface reduction associated with urban growth in northwest Mexico. Landscape Ecology, 18(2), 159-171 doi: 10.1023/A:1024461215456 DOI: https://doi.org/10.1023/A:1024461215456
Sánchez-Azofeifa, G. A., & Portillo-Quintero, C. (2011). Extent and drivers of change of neotropical seasonally dry tropical forests. En R. Dirzo, H. S. Young, H. A. Mooney, & G. Ceballos (Eds.), Seasonally dry tropical forests: ecology and conservation (pp. 45–57). Island Press. doi: 10.5822/978-1-61091-021-7 DOI: https://doi.org/10.5822/978-1-61091-021-7_3
Trejo, V., I. 1999. El clima de la selva baja caducifolia en México. Investigaciones Geográficas, (39), 40-52
Trejo, I., & Dirzo, R. (2000). Deforestation of seasonally dry tropical forest: a national and local analysis in Mexico. Biological Conservation, 94(2), 133-142. doi: 10.1016/S0006-3207(99)00188-3 DOI: https://doi.org/10.1016/S0006-3207(99)00188-3
Vázquez, P., Adema, E., & Fernández, B. (2013). Dinámica de la fenología de la vegetación a partir de series temporales de NDVI de largo plazo en la provincia de La Pampa. Ecología Austral, 23(2), 77-86. DOI: https://doi.org/10.25260/EA.13.23.2.0.1163
Wagner, F., Rossi, V., Stahl, C., Bonal, D., & Hérault, B. (2013). Asynchronism in leaf and wood production in tropical forests: a study combining satellite and ground-based measurements. Biogeosciences, 10(11), 7307–7321. doi:10.5194/bg-10-7307-2013 DOI: https://doi.org/10.5194/bg-10-7307-2013
Zhang, X., Friedl, M. A., Schaaf, C. B., Strahler, A. H., Hodges, J. C. F., Gao, F., Reed, B. C., & Huete, A. (2003). Monitoring vegetation phenology using MODIS. Remote Sensing of Environment, 84(3), 471-475. doi: 10.1016/S0034-4257(02)00135-9 DOI: https://doi.org/10.1016/S0034-4257(02)00135-9
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