Las sequías: monitoreo e impactos en los incendios forestales en Córdoba
Las sequías: monitoreo e impactos en los incendios forestales en Córdoba
Por Andrés Carlos Ravelo, Roberto Zanvettor, Sofía Sánchez y Pedro Boletta.
Si bien el agua es un elemento que está en abundancia en el planeta Tierra, ya que cubre cerca del 70% de su superficie, el 97,5% de esa enorme ex- tensión acuática se encuentra en los mares y océanos en forma de aguas saladas, con altas concentraciones de cloruro de sodio perjudiciales para el consumo de la mayoría de los seres vivos. Sólo el 2,5% del agua total es dulce, indispensable para los procesos biológicos de la vida de todos los organismos no marinos. Esa pequeña porción se encuentra distribuida en lagos, lagunas, ríos, arroyos, humedales, acuíferos subterráneos y, sobre todo, en los hielos de los casquetes polares, de los glaciares y de las cumbres de montañas. De esta manera, el agua útil para la vida terrestre es muy escasa y debe considerarse un recurso renovable limitado, que es necesario cuidar para que tenga un ciclo hidrológico estable. Cualquier alteración en ese ciclo trae desequilibrios ecosistémicos con consecuencias negativas para el ambiente y la sociedad.
Las sequías son fenómenos recurren- tes que acontecen desde tiempos prehistóricos en diversas zonas de la Tierra. Su causa principal es el déficit de precipitaciones (ya sean en forma de lluvia o de nieve) por un período prolongado, que provoca que en un ambiente climático y área geográfica determinados los niveles de agua dis- ponible estén por debajo de lo normal. Es decir, los dos componentes que tienen que intervenir para que ocurra una sequía son la sequedad (igual a la falta de agua) y la larga duración de la misma.
Según los niveles de afectación del déficit de precipitaciones, las sequías se clasifican en distintas categorías. La FIGURA 1 representa a los distintos tipos de sequías y los factores determinantes. Puede observarse que la continua falta de precipitaciones causa el desarrollo de diferentes sequías hasta llegar finalmente a la de tipo económico-social, pasando por la meteorológica, agrícola e hidrológica. Es solo el factor tiempo el que determina el tipo de sequía.
FIGURA 1. Distintos tipos de sequias y los factores determinantes
El desarrollo de un sistema de detec- ción, monitoreo, evaluación y pronós- tico de las sequías puede ser utilizado para la planificación de acciones de alerta temprana y mitigación de estos fenómenos extremos, tal como lo proponen Ravelo et al., (2014). Uno de los componentes más importantes para la correcta operación del mismo es la disponibilidad de personal capacitado en los aspectos científicos y técnicos. A su vez, es fundamental que la información generada por el sistema de alerta se dé a conocer a agricultores, a actores con poder de decisión sobre acciones de mitigación, y al público en general a través de medios gráficos y páginas de internet de instituciones oficiales y centros de investigaciones agroclimáticas. Dicho sistema se integra al conjunto de los aspectos ambientales y socio-económicos que deben ser adecuadamente considerados para lograr un uso sustentable del recurso agua.
El monitoreo de extremos hídricos del CREAN
Considerando el impacto económico que tienen las sequías en Argentina, se decidió que el Centro de Relevamiento y Evaluación de Recursos Agrícolas y Naturales (CREAN) de CONICET - Universidad Nacional de Córdoba, comenzara con el desarrollo y operación de un Sistema Operativo de Sequías (SOS) para el monitoreo, evaluación y pronóstico de sequías en mapas temáticos. En un principio, el sistema consideró solo a la región pampeana y luego se extendió a todo el territorio nacional. Los índices de sequía utilizados para tal fin son: Índice Severidad de Sequía de Palmer (PDSI) (Palmer, 1965), Crop Moisture Index (CMI) (Palmer, 1968) y el Índice Estandarizado de Precipitación (SPI) (Mckee et al., 1993) para diferentes escalas de tiempo.
El área de estudio seleccionada corresponde al territorio nacional de Argentina, excepto las Islas Malvinas, Islas del Atlántico Sur y Antártida. El país se dividió en cinco regiones con características climáticas específicas para sus localidades y estaciones com- prendidas y se eligió a una o varias estaciones meteorológicas para cada región (FIGURA 2). Las estaciones meteorológicas seleccionadas en cada región tienen registros de más de treinta años. Estas fueron: Salta en la región noroeste (NOA); Resistencia, Chaco, en la región noreste (NEA); Río Cuarto, Rosario y Tres Arroyos, en la región pampeana (RP); Mendoza en la región de Cuyo (RC); Trelew y Bariloche en la región patagónica (RPA). Estas estaciones pertenecientes al Servicio Meteorológico Nacional (SMN) se utilizaron para analizar, detectar, evaluar y pronosticar las sequías.
De todas las estaciones mencionadas en la FIGURA 2, el Sistema Operativo de Sequias (SOS) selecciona 94 estaciones, debido a que las mismas presentan archivos de precipitación mensual completos e ininterrumpidos desde 1970 hasta 2022, para elaborar los índices PDSI y SPI. En el cálculo del PDSI se utiliza la evapotranspiración potencial media (1985-2010).
FIGURA 2. Ubicación geográfica de la red estaciones meteorológicas del Servicio Meteorológico Nacional
Fuente: SMN.
De todas las estaciones mencionadas en la FIGURA 2, el Sistema Operativo de Sequias (SOS) selecciona 94 estaciones, debido a que las mismas presentan archivos de precipitación mensual completos e ininterrumpidos desde 1970 hasta 2022, para elaborar los índices PDSI y SPI. En el cálculo del PDSI se utiliza la evapotranspiración potencial media (1985-2010).
Para la elaboración de los pronósticos, se recurrió al desarrollo y entrenamiento de redes neuronales (RN), un método de la inteligencia artificial que enseña a las computadoras a pro- cesar datos de una manera que está inspirada en la forma en que lo hace el cerebro humano. Estas características convierten a las RN en herramientas eficaces para la solución de los desa- fíos que presenta la elaboración de un pronóstico climático, porque apren- den de ejemplos y capturan relaciones ocultas o leyes que gobiernan el proceso. El programa empleado para este fin fue el NeuroSolutions v4.0, uti- lizando el perceptron multicapa (MLP), de tres capas para los índices PDSI, SPI y CMI. Como entrada el programa requiere un archivo individual de la estación para los tres índices, confeccionado previamente con los valores mensuales de salida del SOS. Luego, el programa NeuroSolutions selecciona a la RN entrenada de la estación y le pide como entrada el archivo actualizado y hace el cálculo para la salida del pronóstico para la estación a 1, 2 y 3 meses de antelación.
Se observa en la FIGURA 3 que los valores del PDSI son territorialmente cambiantes de un mes al otro (Zan- Vettor, 2019). Mientras que en octubre 2021 es la Patagonia un centro de sequías, dicha situación va desapareciendo hacia marzo 2022, reemplaza da por la región norte-centro del país (FIGURA 3).
La posibilidad de seguimiento de las sequías y su pronóstico a 1, 2 y 3 me- ses es una herramienta muy útil para los agricultores y ganaderos. Su utilización en sus respectivas actividades específicas puede ser redituable y aumentar la resiliencia de las mismas.
FIGURA 3. Condiciones mensuales del PDSI entre octubre 2021 hasta marzo 2022
Sequías y los incendios forestales
Para seguir profundizando en el tema, estudios ambientales han demostrado que existe una asociación directa entre ocurrencias de sequías y la expansión de incendios. En ese sentido, una de las provincias más afectada es Córdoba, debido a su clima monzónico con lluvias concentradas en el período primavera-verano. Durante el invierno, las precipitaciones son escasas y la vegetación se seca. Si el comien- zo de las lluvias se retrasa o estas no abundan, las sierras presentan mucha vegetación seca debido al descanso vegetativo invernal, que es combustible ideal para los incendios. La combinación de altas temperaturas, fuertes ráfagas de viento y déficit hídrico que se presenta hacia finales del invierno y principios de primavera aumenta el riesgo de incendio.
La temporada de incendios, determinada entre los meses de junio y noviembre, se agrava en condiciones de sequías severas. En los últimos años, la provincia de Córdoba ha sido afectada de manera recurrente por incendios forestales, provocando pérdidas innumerables y afectando la calidad de vida de su población. Entre 2001 y 2020, el fuego arrasó con 1,6 millones de hectáreas del territorio provincial (Sánchez et al., 2022). Para ilustrarlo, se creó un mapa de frecuencia de incendios para el período 2001-2020 a partir del producto de área quemada MCD64A1 del satélite MODIS para las ecorregiones de la provincia (FIGURA 4).
FIGURA 4. Mapa de ecorregiones y la frecuencia de incendios en Córdoba
Las sierras fueron el sector más afectado en cuanto a superficie; sin embargo, los Bañados del Río Dulce mostraron mayor recurrencia de fuego, con sitios que se quemaron hasta 11 veces en 20 años. Las principales coberturas vegetales afectadas fueron los pastizales, los arbustales y, en parte, el bosque nativo (FIGURAS 5 y 6).
Para cerrar, concluimos que las variables meteorológicas como el índice de severidad de sequía de Palmer (PDSI) y el Índice Estandarizado de Precipitación (SPI) sirven como indicadores de la severidad de las sequías y para estimar el riesgo de incendios forestales. Para evaluar la ocurrencia de incendios a partir de distintas escalas temporales de sequía, se utilizaron modelos lineales generalizados (GLM). Los modelos estadísticos son prometedores para desarrollar un sistema de pronóstico estacional que respalde las estrategias de manejo de incendios en cada región.
FIGURA 5 y 6. Incendios en bosques y Sierras de Córdoba
Bibliografía
- McKee, T. B., Doesken, N. J., & Kleist, J. (1993). The relationship of drought frequency and duration to time scales. Proceedings of the 8th Conference on Applied Climatology (pp. 179–183). American Meteorological Society.
- Palmer, W. C. (1965). Meteorological drought (Vol. 30). U.S. Department of Commerce, Weather Bureau.
- Palmer, W. C. (1968). Keeping track of crop moisture conditions, nationwide: The new Crop Moisture Index. Weatherwise, 21(4), 156–161. https://doi.org/10.1080/00431672.1968.9932814
- Ravelo, A. C., Sanz Ramos, R., & Douriet Cárdenas, J. C. (2014). Detección, evaluación y pronóstico de las sequías en la región del Organismo de Cuenca Pacífico Norte, México. Agriscientia, 31(1), 11–24.
- Sánchez, S., Grilli, M., Karlin, M., Fachinetti, R., & Ravelo, A. (2022). Determinación de regímenes de incendios y sequías usando información satelital y meteorológica para Córdoba, Argentina. Agriscientia, 39(1), 1–10. https://doi.org/10.31047/1668.298x.v39.n1.35249
- Zanvettor, R. E. (2019). Detección, evaluación y pronóstico de sequías y excesos hídricos en Argentina(Tesis doctoral, Universidad Nacional de Córdoba). Repositorio Digital de la UNC. https://rdu.unc.edu.ar/handle/11086/13546
Autores
Andrés Carlos Ravelo. Ingeniero Agrónomo. Director del Centro de Relevamiento y Evaluación de Recursos Agrícolas y Naturales del Instituto Multidisciplinario de Biología Vegetal dependiente del CONICET y la Universidad Nacional de Córdoba. ravelo43@gmail.com
Roberto Zanvettor. Doctor en Ciencias Agropecuarias. Docente e investigador de la Universidad Nacional de Córdoba. razanvettor@gmail.com
Sofía Sánchez. Ingeniera Agrónoma. Universidad Nacional de Córdoba. sofiasanchez@agro.unc.edu.ar
Pedro Boletta. Ingeniero Forestal. Universidad Nacional de Santiago del Estero. pecbol@gmail.com