Monitoreo ecohidrológico y ambiental en red: una estrategia de

cambioclimatico.cimav.edu.mx
Monitoreo ecohidrológico y ambiental en red: una estrategia
de vigilancia de variabilidad climática local y regional
Víctor Manuel Reyes Gómez, Jorge López, Lucina Hernández, Teresa
Alarcón, Daniel Núñez, Meldida Gutierrez, Manuel Maass, Víctro Rivera,
et al.
6-7 Diciembre (2012), Chihuahua, Chih., México
Introducción
Mesa de Trabajo del Agua
Conferencia de Gobernadores Fronterizos
Se habló de Ciencia sobre Sequías (Marzo, 2009, San Diego, Cal.), proyección
2070-2100.
Spetial report of Departement of Water Resourses, Staite of
California, U.S.A, (2008)
Reducción
de -0.1 y -0.15 mm de
agua por día
Introducción
Fuente: DWR, California, (2008)
Introducción
Impacto antropogénico
“Durante los últimos 50 años, se ha perdido una quinta parte del suelo superficial y
un tercio de los bosques, mientras la población se triplicó de 2.5 a 7 mil millones
de personas”
Sustaining Life, How Human Health Depends on Biodiversity , Edited by Eric Chivian and Aaron
Bernstein , Oxford University Press, ONU)
Sexta gran extinción, provocada por nosotros”
Destacan siete grupos de organismos que están desapareciendo: osos,
tiburones, caracoles, coníferas, cangrejos, primates y sobre todo, anfibios, de
los que está en peligro un tercio de las seis mil especies conocidas, con más de
120 extinguidas en las décadas pasadas.
El ejemplo más revelador es la extinción de dos especies australianas de rana
(Rheobatrachus vitellinus y R. silus), los únicos anfibios capaces de alojar
crías en el estómago.
Conclusión
Sobresale la necesidad de preservar las redes de
observación hidrometeorológica y ecológica a largo
plazo, además de expandir la instrumentación y
sitios de monitoreo para cubrir una mayor superficie
vigilada en la Tierra.
En las recomendaciones de adaptación al cambio
climático para México, en términos de recursos
hídricos, Magaña et al. 2005 mencionan la creación
de centros de vigilancia climática.
Inconsistencia en las mediciones, heterogeneidad de
instrumentación, …
Áreas temáticas
Proyecto Nacional-Regional
DEMANDAS HIDROLOGICAS DE LOS ECOSISTEMAS NATURALES DE MEXICO
PROYECTO SEP CONACYT. 2006-2008
Características geográficas y ecológicas de los ecosistemas de la REDMEXLTER
Watershed (type)
Area
WL
NL
DC
CI
RE
LUV
km2
°
°
km
Salinas (Endorheic)
Copalita (Exorheic)
Actopan (Exorheic)
292
1592
2605
-95.06
-96.45
-96.38
18.35
16.08
19.60
23.77
43.32
7.07
2.29
2.35
2.46
Cuitzmala (Exorheic)
Ayuquila (Exorheic)
Barra de Navidad (Exorheic)
Perote-Libres (Endorheic)
1089
3658
566
2322
-104.88
-104.23
-104.58
-97.40
19.30
19.58
19.23
19.4
9.01
53.02
8.72
107.55
2.82
3.29
2.08
2.82
TMF-ST
POF-SMO, TDF-SP, M
TMF-VCP, TDF-VCP,
M
POF-SVT, TDF-JN, M
POF-SVT, TDF-JN
TDF-JN
POF-SVT, VT-D
Ojuelos de Jalisco
(Endorheic)
Ecopey (Criptorheic)
El Salado (Endorheic)
La Vega-Palomas
(Endorheic)
1967
-101.58
21.87
373.98
2.89
SMC-D, POF-SVT
Tropical rain forest, Grass, Agriculture
Tropical rain forest, Grass, Agriculture
Agriculture, Tropical rain forest, Grass
Forest, Shub, Grass, Agriculture,
Fishing
Grass, Agriculture, Forest, Shrub
2025
4730
1549
-90.40
-100.55
-103.75
20.88
25.03
26.68
1.00
294.76
440.31
2.22
2.56
3.22
TDF-PY, M-NPY
NMC-D, POF-SMO
CHIH-D
Tropical rain forest, Agriculture, Grass
Shrub, Agriculture, Grass, Forest,
Grass, Shrub, Agriculture, Livestook
Tropical rain forest, Grass, Agriculture
Tropical rain forest, Agriculture, Grass
Agriculture, Forest, Shrubs, Mangrove
WL = West Longitude; NL = North Latitude; DC = Distance Coastal; CI = Continentality index
(WBCS, Rivas Martínez, 2008); RE = Ecoregions in correspondence with Figure 1 (CONABIO,
2000 ); LUV = Land uses and vegetation (Palacio-Prieto et al., 2000; SEMARNAT, 2000).
Obj Part
Análisis retrospectivo de la precipitación
7000
Annual precipitation (mm)
EL SALADO
CUITZMALA
BARRAS DE
NAVIDAD
ACTOPAN
AYUQUILA
6000
5000
4000
3000
2000
1000
0
PEROTE
LIBRES
COPALITA
ECOPEY
OJUELOS DE
JALISCO
SALINAS
Watersheds
Bases de datos: CLICOM, ERIC, OTRAS
LA VEGA
PALOMAS
Patrón de pp mensual en los sitios LTER - México
600
Monthly average rainfall (mm)
Drought summer
(canicula)
500
JUN
400
JUL
AGO
300
SEP
OCT
200
100
0
Salinas
Copalita
Actopan
Cuitzmala
Ayuquila
Barras de
Navidad
Pp mensual del verano
PeroteLibres
Ojuelos
Ecopey
El Salado
La Vegapalomas
Perote-Libres
El Salado
Copalita
Cuitzmala
Ecopey
Barras de Navidad
Ojuelos
Actopan
Salinas
Ayuquila
La Vega-Palomasí
SST3 : Niño (+) / Niña (-)
30
3
25
2.5
20
2
15
1.5
10
1
5
0.5
0
0
-5
-10
1940
-0.5
1950
1960
1970
1980
1990
2000
2010
-1
2020
SST3 Anomalies (°C)
T Index: summer
TENDENCIAS DEL DEFICIT PLUVIOMÉTRICO EN LAS CUENCAS DEL LTER
El Salado
Copalita
Cuitzmala
Ecopey
Barras de Navidad
Ojuelos
Actopan
Salinas
Ayuquila
La Vega-Palomasí
SST3 : Niño (+) / Niña (-)
60
3
50
2.5
40
2
30
1.5
20
1
10
0.5
0
0
-10
-0.5
-20
-1
-30
1940
1950
1960
1970
1980
1990
2000
2010
-1.5
2020
SST anomalies (°C)
T Index: winter
Perote-Libres
Correlación de Pearson entre variables pluviométricas y geográficas
Significativos en negrillas = 0.05; JAN, FEB,.. = medias
mensuales de pp
Variables
AT
MXA
MIA
TV
TI
JAN
FEB
MAR
ABR
MAY
JUN
JUL
AUG
SEP
OCT
NOV
DIC
LO
0.246
0.290
0.205
0.156
0.426
0.318
0.526
0.703
0.720
0.519
0.248
0.040
-0.046
0.045
0.266
0.347
0.343
LN
-0.712
-0.631
-0.834
-0.783
-0.346
-0.279
-0.314
-0.491
-0.403
-0.535
-0.807
-0.754
-0.809
-0.769
-0.509
-0.347
-0.295
ALT
-0.213
-0.078
-0.092
-0.190
-0.230
-0.294
-0.193
0.007
0.332
0.524
0.012
-0.325
-0.246
-0.270
-0.274
-0.313
-0.281
DC
-0.565
-0.448
-0.668
-0.613
-0.298
-0.255
-0.266
-0.368
-0.205
-0.194
-0.570
-0.641
-0.662
-0.634
-0.425
-0.324
-0.272
IC
-0.406
-0.357
-0.373
-0.374
-0.393
-0.331
-0.417
-0.530
-0.429
-0.340
-0.325
-0.262
-0.312
-0.389
-0.379
-0.360
-0.363
Ordenamiento de régimen pluviométrico/ Factores físico-geográficos
6
AG
4
Copalita
PC2 (15.48 %)
Barras de
Navidad
Group III
Cuiztmala
2
Group II
Actopan
TS
Ayuquila
TA
CI
0
Perote-Libre
Ojuelos de
Jalisco
Group VI
La VegaPalomas
El Salado NL
OCT
Ecopey
Group V
-2
MXA
Group IV
Group I
WL
SD
Salinas
-4
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
PC1 (66.18 %)
Reyes-Gómez et al., (en preparación).
Grado de disturbancia en los ecosistemas de los Sitios LTER-Mexico:
Naturales, Antropogénicos
Calderon, et al. (2011)
Proyecto Regional-Local
MONITOREO ECO-HIDROLÓGICO LOCAL-REGIONAL: SITIO LTER-MAPIMI
Objetivo
Evaluar a largo plazo, los efectos de la variabilidad climática y
actividades antropogénicas, sobre los cambios en estructura y
composición de flora y fauna herbívora, así como los procesos de
erosión hídrica en dos comunidades de vegetación en el desierto
Chihuahuense.
Particular: Analizar la relación que guarda la variación espacial y
temporal de la sequía con la presencia de costras biológicas que
recubren el suelo de esas dos comunidades de vegetación del sitio
LTER-Mapimi.
Hipótesis: La intensidad de la sequía afecta la cobertura de costras
biológicas y plantas de ecosistemas desérticos
Materiales y métodos: Matorral
Prosopis glandulosa
Opuntia rastrera
Larrea tridentata
Materiales y métodos: Pastizal
Pleuraphis mutica
Materiales y métodos: Diseño de muestreo
Resultados: estados de superficie
90
Pastizal
80
Matorral
Cobertura (%)
70
60
50
40
30
20
10
0
Mantillo
Veg. Basal
Suelo desnudo
Resultados: distribución de la precipitación
Lluvia promedio mensual acumulada (mm)
100
PERIODO HUMEDO
90
80
70
60
PERIODO SECO
50
40
30
20
10
0
Ene
Feb
Mar
Abr
May
Jun
Jul
Ago
Sep
Oct
Nov
Dic
Año hidrológico: lámina de lluvia acumulada de noviembre del año i hasta octubre año i+1;
o de febrero añoi hasta marzo año i-1.
Estacional: Estival (Junio-octubre)
Resultados: evolución de costras biológicas
Superficie criptogámica (%)
40
500
Pastizal
Matorral
Lluvia
400
30
300
20
200
10
100
0
0
Lluvia durante un año hidrológico (mm)
50
Resultados: evolución de grupos de plantas
Gramíneas
Arbustos
Cactáceas
450
Lluvia hidrolo-nov
Cobertura aérea de vegetación (%)
18
400
16
350
14
300
12
250
10
200
8
150
6
100
4
2
50
0
0
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
Tiempo (años)
2003
2004
2005
2006
2007
Precipitación pluvial anual acumulada (mm)
20
Herbáceas
Resultados: relación entre lluvia y costras biológicas
Modelo
n
r2
CBM(nov) = 0.006PaLlu + 0.201
11
0.3624 (+)
CBP(nov) = 0.056PaLlu + 2.905
11
0.5310 (+) 0.4705 P<0.02
CBM(nov) = 0.005AnuT + 0.083
11
0.3754 (+)
0.3625 P<0.05
CBP(nov) = 0.044AnuT+2.736
11
0.4724 (+)
0.4693 P<0.02
CBM(mar) = - 0.003AnuH(m) + 2.629
8
0.3052 (-)
NS
CBP(mar) = 0.081AnuH(m) – 5.337
8
0.7439 (+) 0.6960 P<0.01
CBM(nov) = 0.006AnuH(n) + 0.013
11
0.3752 (+)
CBP(nov) = 0.055AnuH(n) + 0.284
11
0.6294 (+) 0.5399 P<0.01
CBM(m,n) = 0.001 (An H (m,n))+1.210
19
0.0268 (+)
CBP(m,n) = 0.068 (An H(m,n)) -2.613 19
lr2l
GL(n-2)
0.3624 P<0.05
0.3625 P<0.05
NS
0.6769 (+) 0.4425 P<0.001
Resultados: relación entre lluvia y densidad de roedores
Hernández et al. (2005)
Resultados: Valores del SPI
Año
SPI5
SPI12
1996
0.270 (H)
-0.190 (CN)
1997
-0.880 (CN)
-0.670 (CN)
1998
-1.280 (MS)
-1.850 (SS)
1999
-0.520(CN)
-1.000 (MS)
2000
0.710 (H)
0.160 (H)
2001
-1.190 (MS)
-0.880 (CN)
2002
0.380 (H)
-0.030 (CN)
2003
1.070 (H)
1.330 (H)
2004
1.350 (H)
1.090 (H)
2005
-1.380 (MS)
-0.320 (CN)
H = año húmedo, CN = cercano a lo normal, MS = moderadamente seco,
SS = Severamente seco (Clasificación de sequía, Mackee et al, 1995).
El valor del SPI se estima según lo descrito en Nuñez et al., 2006. Numero
de desviaciones estándar encima o bajo el promedio histórico representado
por el valor de cero (Mackee et al, 1995)
Resultados: relación entre sequía y costras biológicas
Año hidrológico
POSIBLES INDICADORES BIOLOGICOS DE SEQUIA Y ESTADO DEL ECOSITEMA
Superficie de costars biológicas en
Pastizal (%)
30
CB = 5.150(SPI12) + 15.68
R² = 0.653
25
20
15
10
5
0
-1.50
-0.50
0.50
1.50
30
2.50
SPI12
r = 0.809, p<0.01, S
Marzo
Superficie de costras biológicas en
Matorral (5)
-2.50
CB = 0.596(SPI12) + 1.640
R² = 0.364
25
20
15
10
5
0
-2.50
Reyes-Gómez et al., 2009.
-1.50
-0.50
0.50
SPI12
r = 0.601, p<0.07, S
Marzo
1.50
2.50
Resultados: relación entre sequía y costras biológicas
Superficie de costras biológicas en
Pastizal (%)
30
CB = 3.674(SPI5) + 15.00
R² = 0.383
25
20
15
10
5
0
-1.50
-0.50
30
0.50
SPI5
r = 0.62, p<0.06, S
MARZO
1.50
CB = 0.373(SPI5) + 1.555
R² = 0.165
2.50
Superficie de costras biológicas en
Matorral (%)
-2.50
25
20
15
10
5
0
-2.50
-1.50
-0.50
0.50
SPI5
r = 0.41, p<0.12, NS
MARZO
1.50
2.50
Resultados: relación entre sequía y Herbáceas
Periodo estival
-2.000
4
0.565e1.353xSPI15
Cher =
R² = 0.89
3
y = 1.233x + 1.324
R² = 0.639
2
1
0
-1.500
-1.000
-0.500
0.000
0.500
1.000
1.500
8
y = 0.361e2.167x
R² = 0.706
-1
SPI5oct
r = 0.94, p<0.001, S
OCTUBRE
Cobertura de herbáceas en Matorral (%)
Cobertura de herbáceas en pastizal (%)
5
7
y = 1.286x + 1.438
R² = 0.663
6
5
4
3
2
1
0
-2.000
-1.500
-1.000
-0.500
0.000
SPI5-1
r = 0.84, p<0.015, S
OCTUBRE
0.500
1.000
1.500
Resultados: relación entre sequía y Herbáceas
Año hidrológico
-2.500
Cherb =
R² = 0.616
4
y = 1.420x + 1.478
R² = 0.735
3
2
1
0
-2.000
-1.500
-1.000
-0.500
0.000
0.500
1.000
1.500
-1
5
SPI12nov
-2
y = 0.378e1.547x
R² = 0.312
Cobertura de herbáceas en Matorral (%)
Cobertura herbáceas en pastizal (%)
5
0.617e 1.209xSPI12
4
3
y = 1.317x + 1.560
R² = 0.602
2
1
0
-2.500
-2.000
-1.500
-1.000
-0.500
0.000
-1
SPI12oct
-2
0.500
1.000
1.500
Conclusiones
•Tanto en pastizal como en matorral, la cubierta de criptógamas se ve afectada
por la variabilidad interanual y estival de la precipitación.
•La superficie de costras biológicas guarda una relación positiva con la
intensidad de sequía medida a través del SPI, a mayor intensidad (valor más
negativo del SPI) menor presencia de costras biológicas.
•El índice de precipitación estandarizada (SPI) permite evaluar el impacto real
biológico de la sequía.
•El sistema de vigilancia permanente adoptado en este estudio, servirá más
adelante, para visualizar las relaciones que guardan los componentes
biológicos del sistema, con clima (sequía); posteriormente, evaluar el tipo de
manejo de los recursos y sus cambios en el tiempo, y cómo el hombre
contribuye en esos procesos.
Monitoreo de la contaminación de agua de acuíferos y sedimentos en
Chihuahua: caso de los valles de Aldama, Dolores y Tabalaopa.
CIMAV-MSU-INECOL
Alarcón et al., in press
Contenido de As en pozos
Contenido de F en pozos
Coocurrencia As/F
CONCLUSIONES GENERALES
• El Monitoreo en RED permite vigilar procesos ecohidrológicos y
ambientales
• Se puede dar seguimiento a diversos procesos afectados por la
variabilidad climática y cambios de usos de suelo
• Escalas regionales y locales de monitoreo, permiten la interacción
en RED y consecuentemente el seguimiento de los efectos de
variabilidad climática y cambio de uso de suelo sobre la
disponibilidad de los recursos naturales y en general el estado de
salud de los ecosistemas.
• Se ha podido alertar a usuarios del recurso hídrico para consumo
humano, evitando efectos acumulados de toxicidad.
• Se ha recomendado disminuir la carga de animal en zonas de
pastizal.
• Se están promoviendo cuerpos modelos de captación de agua de
lluvia en zonas con escases de agua
CONCLUSIONES GENERALES
• Se están homogenizando técnicas de medición a escala
nacional con las empleadas a escala internacional
• La mayoría de los procesos naturales y antropogénicos
en los ecosistemas tiene que ver con la variabilidad
climática
• Se debe incrementar la instrumentación ecohidrológica y
promover la investigación en red.
Algunos de los participantes: Teresa Alarcón (CIMAV), Manuel Maass (CIECOUNAM), Victor Rivera (UNIV-Luisiana), Catherine Materiaux (UNAM), Jorge López
(INECOL), Lucina Hernández (INECOL), Alberto Gonzalez (INECOL), Humberto
González (UANL), Melida Gutierrez (UNIV Missouri), Daniel Núñez (INECOL),
Karina Grajales (INECOL), Alejandro Benavides (CIMAV), Oscar Viramontes
(UACH), Eva Anaya (UJED), Javier Alcocer (UNAM), José garcía Franco (INECOL),
Luis M. García (UAG), David Valdez (ECOPY-Yucatán), Javier Hernández (UNAM),
Elizabeth Huber (IPICYT), Tulio Arredondo (IPICYT) …
Gracias