Introducción
El abastecimiento de madera para la industria basado en el aprovechamiento de los bosques, se ha complementado con plantaciones forestales para disminuir la presión y la reducción de los ecosistemas naturales. Lo anterior ha resultado en que la superficie forestal de 29 países aumentó 6 % durante el periodo 2000-2010 (FAO, 2016). A nivel global las plantaciones forestales cubrieron en el 2010 una superficie de 264 millones de hectáreas, equivalente a 7 % de la superficie forestal mundial; de las cuales, 30 % se concentró en Asia a partir de especies nativas, y la mayoría se han establecido con fines industriales, con una mínima superficie para no comerciales (FAO, 2010).
En México, para los proyectos de plantaciones se suelen utilizar especies que son de rápido crecimiento (70 %) como Pinus radiata D.Don, P. caribaea Morelet, P. taeda L., P. patula Schiede ex Schltdl. & Cham., P. elliottii, P. palustris Mill., P. oocarpa Schiede ex Schltdl., Eucalyptus grandis W.Hill, E. urophylla S.T.Blake y E. globulus Labill.; mientras que Tectona grandis L.f. cubre 15 %, 12 % para latifoliadas como Gmelina arborea Roxb., Acacia mangium Willd. y Albizia falcataria (L.) Fosberg y otras coníferas 3 % (Musálem, 2006; Velázquez et al., 2013).
En el estado de Oaxaca se han establecido diversas plantaciones en la zona templada y tropical, en su mayoría con especies nativas, sin embargo, se desconoce la situación actual de su desarrollo, lo cual imposibilita una buena gestión de dichos recursos. La evaluación de la cubierta vegetal a gran escala es una tarea costosa, laboriosa y demandante de habilidades técnicas especializadas, que difícilmente los productores forestales pueden enfrentar. Esto justifica el uso de técnicas indirectas como las geomáticas, las cuales permiten integrar bases georreferenciadas sobre los recursos forestales (García et al., 2001; Olivas et al., 2007; Castillo et al., 2015). Además, facilita las diferentes actividades de recolección, captura, procesamiento, análisis e interpretación de la información. Entre sus ventajas se incluye la capacidad de representar visualmente los datos de la radiación electromagnética reflejada por la cobertura forestal y otros tipos de cubierta de superficie de la tierra, registrados con ayuda de sensores remotos (Duarte et al., 2016).
Con el desarrollo de los sensores remotos se ha estimulado la realización de estudios sobre la productividad y la biomasa de la vegetación, mediante el empleo de índices espectrales, el más común es el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI, por sus siglas en inglés) que estima la biomasa de la vegetación de diferentes ecosistemas, está relacionado con el crecimiento de las plantas y ayuda a caracterizar los aspectos estructurales de los bosques (Torres et al., 2014; Palestina et al., 2015; Zhao et al., 2015).
El objetivo de la presente investigación fue evaluar las plantaciones forestales comerciales de las regiones tropical y templada del sur de Oaxaca, con base en imágenes de satélite y datos adquiridos de las variables ambientales incorporadas a un dentro de un Sistema de Información Geográfica (SIG).
Materiales y Métodos
Área de estudio
El estudio se desarrolló en la zona sur del estado de Oaxaca (Figura 1); cuya cubierta vegetal original en la región Costa (RC) corresponde a selva y en la región Sierra (RS) a bosque templado. Ambos tipos de cubiertas incluyen actualmente pequeñas áreas destinadas a la agricultura, a la ganadería, zonas deforestadas y plantaciones forestales establecidas en superficies agrícolas abandonadas o degradadas.
El clima de la RC es cálido subhúmedo y semicálido subhúmedo, con una temperatura máxima de 32 a 36 °C, una media de 24 a 28 °C; la precipitación media anual varía de 800 a 1 500 mm (Fernández et al., 2012); y sus unidades de suelo comprenden regosoles, umbrisoles, leptosoles, luvisoles y Phaeozem (Inegi, 2017). En la RS, el clima es templado subhúmedo y semifrío subhúmedo, con temperatura media de 12 a 18 °C, y una precipitación de 1 000 a 1 500 mm (Fernández et al., 2012); sus principales tipos de suelos son Cambisol, Leptosol, Luvisol y Umbrisol (Inegi, 2017).
Metodología
Para la evaluación de las plantaciones comerciales, se hizo una selección entre las establecidas en el periodo 2000 a 2014 financiadas por la Conafor. Se obtuvieron los datos vectoriales de su localización y extensión, los cuales fueron proporcionados por la gerencia de la Conafor en Oaxaca; se consideraron predios con una superficie mayor o igual a 5 ha, con la finalidad de facilitar el análisis mediante imágenes de satélite. En la RC las plantaciones corresponden a especies de latifoliadas: Cedrela odorata L., Swietenia humilis Zucc., Tabebuia rosea (Bertol.) Bertero ex A. DC. y Swietenia macrophylla King. En la RS, son coníferas: Pinus pseudostrobus Lindl., P. greggii Engelm., P. patula Schltdl. et Cham, P. ayacahuite Ehrenb. ex Schltdl., P. douglasiana Martínez, P. maximinoi H.E. Moore y P. leiophylla Schltdl. et Cham.
Las plantaciones de la región tropical se desarrollaron bajo las siguientes condiciones: evapotranspiración promedio de 861 mm, precipitación media anual de 1 002 mm y a una altitud 445 msnm; en la región templada bajo escenario que se describe a continuación: evapotranspiración de 636 mm, precipitación promedio de 1 340 mm y una altitud de 2 384 msnm.
Se recopilaron datos ambientales georreferenciados del área de interés, correspondientes a la precipitación media anual, temperatura media anual, profundidad del suelo, pH del suelo, textura del suelo, altitud y pendiente del terreno, en las páginas de Internet de la Conabio, Inegi y del Inventario Nacional Forestal y de Suelos (Inegi, 2016; Inegi, 2017; Conabio, 2017; Conafor, 2017). Se homogeneizaron sus sistemas de proyección a UTM, con la finalidad de realizar el análisis de las condiciones ambientales de la zona donde se encuentran ubicadas las plantaciones.
Se adquirieron escenas de imágenes satelitales del año 2014, 2015 y 2016, todas del mismo periodo (noviembre-diciembre). Las de 2014 y 2015 fueron de Landsat 8 OLI (Operational Land Imager) y las del 2016 de Sentinel-2. Todas las imágenes se obtuvieron de manera gratuita en los siguientes enlaces: http://earthexplorer.usgs.gov(Landsat 8) y https://scihub.copernicus.eu/dhus/#/home (Sentinel-2).
Se llevaron a cabo dos tipos de correcciones: la geométrica para ajustar la localización de las escenas de imágenes entre sí, y la atmosférica para corregirá anomalías de las imágenes; además de, convertir los números digitales de cada una de ellas a valores de radiancia y después a reflectancia mediante el uso del software QGIS.
En el análisis de la biomasa de la vegetación, con la técnica indirecta basada en el NDVI, se incluyeron un total de 78 plantaciones forestales, 28 en la zona tropical y 50 en la templada. Se analizaron por separado las coníferas y las latifoliadas, debido a que ambos grupos de especies presentan respuestas espectrales diferentes.
Se empleó el NDVI para monitorear el establecimiento de las plantaciones para los años 2014, 2015 y 2016. Este índice describió la dinámica de mezcla de suelo-vegetación, así como la cantidad, la calidad, el desarrollo y el vigor de las plantaciones (Torre et al., 2014; Escribano et al., 2015; Muñoz et al., 2016). El NDVI se calculó empleando los valores espectrales correspondientes a la región de la luz visible roja (R) (0.6-0.7 µm) y la luz infrarrojo cercano (IRC) (0.7-1.3 µm):
Previo a la evaluación de las series temporales del NDVI, se realizó la extracción de la superficie correspondiente a las plantaciones, para lo cual se usaron los límites de cada área. El producto fue una porción por imagen, para la cual se estimaron los estadísticos considerando los valores de los pixeles (media, desviación estándar, el valor mínimo y máximo). Tras obtener una desviación significativa (p <0.05) de los datos hacia una distribución no normal, se aplicó una comparación de medias con la prueba de Friedman para determinar si existen cambios significativos en las tres fechas de plantación.
En la clasificación de los valores del NDVI, se asignaron los comprendidos entre 0 y 0.4, para vegetación baja o rala; de 0.5, 0.6 hasta 0.8, para vegetación en desarrollo; y de 0.8 a 1, para vegetación sana, vigorosa y densa (Merg et al., 2011; Meneses, 2012; López et al., 2015) (Cuadro 1).
Clasificación | Valor |
---|---|
Nubes y agua | <0.01 |
Suelo sin vegetación | 0.01-0.1 |
Vegetación ligera | 0.1-0.2 |
Vegetación mediana | 0.2-0.4 |
Vegetación alta | >0.4 |
Por último, se hizo un análisis multivariado de correspondencia canónica (CCA), con el programa R Studio versión 1.1.4 (RStudio Team, 2016) para determinar las variables ambientales (precipitación media anual, temperatura media anual, altitud, pendiente, pH y profundidad del suelo) que inciden sobre la dinámica de las plantaciones. El CCA consistió en determinar el grado de asociación de todas las variables ambientales con respecto al NDVI del 2014, 2015 y 2016.
Resultados y Discusión
Dinámica de las plantaciones a partir del NDVI
Todas las plantaciones de la zona tropical en sus tres evaluaciones correspondieron a una vegetación de media a alta y vigorosa, de acuerdo a la clasificación del NDVI realizada por Merg et al. (2011), López et al. (2015) y Meneses (2012). La tendencia del NDVI fue similar en los tres periodos anuales analizados; sin embargo, sus valores fueron menores para el año 2016, debido a una mejor resolución de las imágenes utilizadas (Figura 2). Los resultados de la prueba de Friedman indican que hay diferencias importantes en las tres series temporales de NDVI para la zona tropical (ANOVA Chi cuadrado = 33.429 p<0.000), las cuales muestran un incremento con el paso de los años.
En la zona templada se determinó que todas las áreas corresponden a vegetación alta y en desarrollo. Las cifras de biomasa representadas por el NDVI presentaron una tendencia de incremento entre 2014 a 2015 (Figura 3); esto coincide con lo descrito por Vicente et al. (2004) para bosques y vegetación bien desarrollada. Los valores registrados para las plantaciones establecidas en los últimos años fueron los únicos bajos para la cantidad de biomasa, lo que, probablemente, obedece al poco tiempo transcurrido entre el establecimiento y la evaluación (Figura 3). Al utilizar la prueba de Friedman, se comprobó que hay diferencias significativas entre las plantaciones (ANOVA Chi cuadrado=50.520 p<0.000).
Factores ambientales asociados al NDVI
Con base en el análisis multivariado de correspondencia canónica (CCA), con las series temporales de biomasa y las variables ambientales, se determinó que para la región tropical la evapotranspiración, la precipitación y la altitud son factores que inciden en la dinámica de la biomasa de las plantaciones (Figura 4). Mientras que, en la región templada: la altitud, el pH, la temperatura, la evapotranspiración y la precipitación fueron las variables determinantes (Figura 5). Por lo tanto, es importante considerar las variables ambientales y las características del sitio (factores bióticos y abióticos), para tener una mayor productividad de las futuras plantaciones y menos fracasos.
La interacción de las variables climáticas, edafológicas y topográficas determinan el sitio donde pueden crecer las especies forestales, que tan rápido, y qué tan bien lo, hacen; no obstante, se deben de considerar factores internos como la calidad de las plantas al momento de ser establecidas en campo (Schlatter y Gerding, 2014). Es necesario efectuar una buena selección de los sitios antes de establecer las especies forestales, a fin de obtener una buena productividad maderable (Jofré et al., 2013).
Conclusiones
Las plantaciones de las regiones tropical y templada del sur de Oaxaca presentan un desarrollo favorable. La vegetación de cada fecha en ambas regiones está presente en la primera evaluación y evidencia un incremento con los años. Las plantaciones establecidas dos años antes de la evaluación carecen de aumento en su biomasa; por lo que es evidente que se requiere dejar pasar un tiempo razonable para usar este método indirecto de evaluación.
El desarrollo de la biomasa de las plantaciones en ambos tipos de ecosistemas depende de factores ambientales, los cuales deben considerarse al momento de modelar áreas ideales para ejecutar proyectos relacionados con las plantaciones en zonas de clima tropical y templado.