Fenología de la Reserva Biósfera Mariposa Monarca con series de índice de área foliar
DOI:
https://doi.org/10.19136/era.a6n18.1941Abstract
La fenología es un indicador del funcionamiento de los ecosistemas. Se puede estudiar a partir de la evolución estacional del índice de área foliar (LAI: Leaf Area Index), en forma de series de tiempo. El objetivo del trabajo fue caracterizar la fenología de las diferentes coberturas de la Reserva de la Biósfera Mariposa Monarca (oyamel, pino, cultivos, arbustos), a partir de su serie GEOV1 (2000 - 2015), que proporciona un valor de LAI por cada km2 (pixel), cada 10 días. Para cada tipo de cobertura se obtuvo el promedio del LAI de todos los pixeles en cada fecha, lo que constituye su climatología y representa la línea base del comportamiento del ecosistema. Para cada pixel se calcularon las variables fenológicas anuales (inicio, final y duración de la estación de crecimiento, máximo y mínimo de LAI, entre otros) y para cada cobertura se analizaron estas variables en relación con el clima y el relieve. Los bosques de oyamel muestran baja estacionalidad, las zonas más bajas e iluminadas terminan después la estación de crecimiento y el LAI acumulado anual es menor. En el bosque de pino, las latifoliadas explican la variación espacial de las variables fenológicas; las superficies más elevadas inician la estación de crecimiento antes, pero las superficies más iluminadas presentan estaciones más largas. En los cultivos y arbustos, a mayor elevación, más se adelanta la estación de crecimiento. Esta metodología permite el monitoreo sistemático de coberturas naturales y su análisis comparativo, en el contexto del cambio climático.
Downloads
References
Alcántara C, Kuemmerle T, Baumann M, Bragina EV, Griffiths P, Hostert P, et al. (2013) Mapping the extent of abandoned farmland in Central and Eastern Europe using MODIS time series satellite data. Environmental Research Letters 8: 1-9.
Arora VK, Boer GJ (2005) A parameterization of leaf phenology for the terrestrial ecosystem component of climate models. Global Change Biology 11: 39–59.
Baret F, Weiss M, Lacaze R, Camacho F, Makhmara H, Pacholcyzk P, et al. (2013) GEOV1: LAI and FAPAR essential climate variables and FCOVER global time series capitalizing over existing products. Part1: Principles of development and production. Remote Sensing of Environment 137: 299–309.
Barve N, Bonilla AJ, Brandes J, Brown JC, Brunsell N, Cochran FV, et al. (2012) Eventos de mortandad masiva y cambio climático en poblaciones invernales de la mariposa monarca. Revista Mexicana de Biodiversidad 83: 817-824.
Bennie J, Hill MO, Baxter R, Huntley B (2006) Influence of slope and aspect on long-term vegetation change in British chalk grasslands. Journal of Ecology 94: 355–368.
Brower LP, Williams EH, Fink LS, Slayback DA, Ramírez MI, García MVL, et al. (2011) Overwintering clusters of the monarch butterfly coincide with the least hazardous vertical temperatures in the oyamel forest. Journal of the Lepidopterists’ Society 65(1): 27–46.
Castillo-Batista AP, Figueroa-Rangel BL, Lozano-García S, Olvera-Vargas M, Cuevas-Guzmán R (2018) 1580 años de impacto humano y cambio climático en la dinámica del bosque de Pinus-Quercus-Abies en el centro-occidente de México. Revista Mexicana de Biodiversidad 89: 208-225.
Castro-Luna M (2013) Registro de la riqueza herbácea y arbustiva en el bosque de Abies religiosa de la zona de amortiguamiento del Parque Nacional Izta-Popo y el Parque Nacional Zoquiapan. Tesis de Licenciatura. Facultad de Estudios Superiores “Zaragoza”, UNAM 179 p
Cerdeira-Morellato LP, Alberton B, Alvarado ST, Borges B, Buisson E, Camargo MGG, et al. (2016) Linking plant phenology to conservation biology. Biological Conservation 195: 60–72.
Cornejo-Tenorio G, Casas A, Farfán B, Villaseñor JL, Ibarra-Manríquez G (2003) Flora y Vegetación de las zonas núcleo de la Reserva de la Biosfera Mariposa Monarca, México. Boletín de la Sociedad Botánica de México 73: 43-62.
Cornejo-Tenorio G, Ibarra-Manríquez G (2007) Plant reproductive phenology in a temperate forest of the Monarch Butterfly Biosphere Reserve, Mexico. Interciencia July: 445-452
Delpierre N, Vitasse Y, Chuine I, Guillemot J, Bazot S, Rutishauser T, et al. (2015) Temperate and boreal forest tree phenology: from organ-scale processes to terrestrial ecosystem models. Annals of Forest Science, doi: 10.1007/s13595-015-0477-6
Fang H, Jiang C, Li W, Wei S, Baret F, Chen JM, et al. (2013) Characterization and intercomparison of global moderate resolution leaf area index (LAI) products: Analysis of climatologies and theoretical uncertainties. Journal of Geophysical Research: Biogeosciences, 118: 529–548.
Gallardo-Cruz JA, Pérez-García EA, Meave JA (2009) Diversity and vegetation structure as influenced by slope aspect and altitude in a seasonally dry tropical landscape. Landscape Ecol. 24: 473–482.
Gallinat AS, Primack RB, Wagner DL (2015) Autumn, the neglected season in climate change research.Trends in Ecology & Evolution 30(3): 169-176.
Gamon JA, Huemmrich KF, Wong CYS, Ensminger I, Garrity S, Hollinger DY, et al. (2016) A remotely sensed pigment index reveals photosynthetic phenology in evergreen conifers. Proceedings of the National Academy of Sciences · November 2016, doi: 10.1073/pnas.1606162113
Giménez de Azcárate J, Ramírez MI, Pinto M (2003) Las comunidades vegetales de la Sierra de Angangueo (estados de Michoacán y México, México): clasificación, composición y distribución. Lazaroa 24: 87-111.
Hijmans RJ, Cameron SE, Parra JL, Jones PG, Jarvis A (2005) Very high resolution interpolated climate surfaces for global land areas. International Journal of Climatology 25: 1965–1978.
Islas-Báez A, Pérez-Miranda R, González-Hernández A, Romero-Sánchez ME, Velasco-Bautista E (2015) Riesgo del hábitat de la mariposa monarca ante escenarios de cambio climático. Ra Ximhai 11: 49-59.
Jöhsson P, Eklundh L (2004) TIMESAT: A program for analyzing time-series of satellite sensor data. Computers & Geosciences 30(8): 833–845.
Leverkus AB, Jaramillo-López PF, Brower LP, Lindenmayer DB, Williams EH (2017) Mexico's logging threatens butterflies. Science 358(6366): 1008, doi: 10.1126/science.aar3826
Lieth H (1974) Phenology and Seasonality Modeling. 1th Edition. Springer Verlag, Berlin, Germany. 444 p
Masson V, Champeaux JL, Chauvin F, Meriguet C, Lacaze R (2003) A global database of land surface parameters at 1-km resolution in meteorological and climate models. Journal of Climate 16:1261-1282.
Migliavacca M, Reichstein M, Richardson AD, Mahecha MD, Cremonese E, Delpierre N, et al. (2015) Influence of physiological phenology on the seasonal pattern of ecosystem respiration in deciduous forests. Global Change Biology 21: 363–376.
Nadal-Romero E, Petrlic K, Verachtert E, Bochet E, Poesen J (2014) Effects of slope angle and aspect on plant cover and species richness in a humid Mediterranean badland. Earth Surface Processes and Landforms, doi: 10.1002/esp.3549
Oberhauser K, Peterson T (2003) Modeling current and future potential wintering distributions of eastern North American monarch butterflies. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 100(24): 14063–14068.
Peñuelas J, Rutishauser T, Filella I (2009) Phenology Feedbacks on Climate Chang. Science 324: 887-888.
Ramírez MI, Miranda R, Zubieta R (2006) Serie cartográfica Monarca. Volumen I. Vegetación y cubiertas de suelo. México, D. F.: Monarch Butter y Sanctuary Foundation, Instituto de Geografía de la Universidad Nacional Autónoma de México.
Richardson AD, Keenana TF, Migliavaccab M, Ryua Y, Sonnentaga O, Toomeya M (2013) Climate change, phenology, and phenological control of vegetation feedbacks to the climate system. Agricultural and Forest Meteorology 169: 156–173.
Romero-Rangel S, Rojas-Zenteno E y Rubio-Licona L (2014) Flora del Bajío y de regiones adyacentes. Fagaceae. Fascículo 181. Flora del Bajío y de Regiones Adyacentes. Instituto de Ecología, A.C.
Rzedowski J (2006) Vegetación de México. 1ra. Edición digital, Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad, México. 504 p
Socha J, (2008) Effect of topography and geology on the site index of Picea abies in the West Carpathian, Poland. Scandinavian Journal of Forest Research 23: 203-213.
Torres E, Schwarzkopf T, Fariñas MR, Aranguren A (2012) ¿Es la orientación de la pendiente un factor modificador de la estructura florística en la alta montaña tropical andina? Ecotrópicos 25(2):61-74
Verger A, Baret F, Weiss M, Kandasamy S, Vermote E (2013) The CACAO method for smoothing, gap filling, and characterizing seasonal anomalies in satellite time series. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 51(4): 1963-1972.
Verger A, Filella I, Baret F, Peñuelas J (2016) Vegetation baseline phenology from kilometric global LAI satellite products. Remote Sensing of Environment 178: 1-14.
White MA, De Beurs KM, Didan, K, Inouye DW, Richardson AD, Jensen OP, et al. (2009) Intercomparison, interpretation, and assessment of spring phenology in North America estimated from remote sensing for 1982–2006. Global Change Biology 15: 2335–2359.
Zhang X, Wang J, Gao F, Liu Y, Schaaf C, Friedl M, Yu Y, Jayavelu S, Gray J, Liu L, Yan D, Henebry GM (2017) Remote Sensing of Environment 190: 318–330.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Aviso de copyright
Los autores que se envían a esta revista aceptan los siguientes términos:
una. Los autores conservan los derechos de autor y garantizan a la revista el derecho a ser la primera publicación del trabajo con una licencia de atribución de Creative Commons que permite a otros compartir el trabajo con un reconocimiento de la autoría del trabajo y la publicación inicial en esta revista.
B. Los autores pueden establecer acuerdos complementarios separados para la distribución no exclusiva de la versión del trabajo publicado en la revista (por ejemplo, en un repositorio institucional o publicarlo en un libro), con un reconocimiento de su publicación inicial en esta revista.
C. Se permite y se anima a los autores a difundir su trabajo electrónicamente (por ejemplo, en repositorios institucionales o en su propio sitio web) antes y durante el proceso de envío, ya que puede conducir a intercambios productivos, así como a una cita más temprana y más extensa del trabajo publicado. (Consulte El efecto del acceso abierto).