Ministerio de Agricultura, Pesca y Alimentación
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  • Système de surveillance et d'alerte de l'évolution actuelle des cultures et de leur exploitation

Fundamentación científica

    La Organización Meteorológica Mundial dio en 1986, a petición del Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo, la siguiente definición de sequía: "hay sequía en una región cuando la precipitación anual es inferior al 60% de la media durante más de dos años consecutivos en más de un 50% de su superficie". Esto supone que los ecosistemas y los sistemas productivos pueden resistir una disminución de la precipitación de un 40% durante un año, pero se ven seriamente afectados cuando el fenómeno se repite durante dos o más años consecutivos.

    Sin embargo, poco tiene que ver esta definición meteorológica de la sequía con el concepto de sequía agronómica manejado en el presente estudio, en tanto que este último tendrá en cuenta la escasez de precipitaciones únicamente cuando afecte al desarrollo y fructificación de los cultivos de secano y pastizales. Por esta razón la evaluación de rendimientos supone una buena medida indirecta de la existencia o no de situaciones de sequía a lo largo del período vegetativo.

    En nuestro país, unos buenos rendimientos en secano son consecuencia de la precipitación, no sólo en su aspecto cuantitativo sino, de forma muy importante, en el cualitativo, entendido por su oportunidad en el tiempo, es decir, su adecuada distribución a las diferentes fases fenológicas del cultivo. Por ello se comprende fácilmente que la sequía agronómica no tiene por qué coincidir con la meteorológica antes enunciada.

    Los datos meteorológicos convencionales, recogidos con carácter puntual en la red de estaciones, hacen difícil el seguimiento del estado de los cultivos, en especial su variabilidad geográfica. Puede afirmarse que el seguimiento continuado de los cultivos a lo largo de su ciclo fenológico, necesario para el estudio y evaluación de fenómenos como la sequía agronómica a escala global, hoy solamente puede realizarse de manera precisa y económica a través de los datos de teledetección ofrecidos por los satélites meteorológicos debido a tres causas fundamentales: la frecuencia diaria de sus observaciones, el permitir realizar estudios a escala global debido a su resolución espacial y la adecuación de los sensores que transportan a bordo.

    De ellos, el sensor AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer), hoy a bordo de la serie de satélites americanos NOAA, es el que ha demostrado una mayor idoneidad para estos estudios debido a su resolución espacial de 1 km2 en el nadir y su alta frecuencia en resolución temporal con varias pasadas diarias sobre la Península, lo que es muy conveniente para la realización de análisis que requieran una evolución temporal. Por este motivo, con imágenes NOAA-AVHRR es fácil obtener un compuesto decenal de España prácticamente libre de nubes como los utilizados en el presente trabajo.

    Los sensores que incorporan esta larga familia de satélites han ido evolucionando con el tiempo. En el momento actual embarcan la sonda TOVS y el sensor AVHRR. La primera permite determinar, entre otras cosas, los perfiles verticales de temperatura y humedad. A partir de los datos TOVS es posible introducir el efecto de la atmósfera sobre la señal recibida por el satélite, lo que se conoce como "Corrección radiométrica". Es decir, permite eliminar el efecto de la inclinación del satélite o de la posición del Sol, e incluso el estado de la atmósfera, de tal forma que las medidas de sucesivas pasadas del satélite sean comparables entre sí, aun cuando se hayan realizado en condiciones muy diversas, únicamente en el caso de que haya una capa de nubes, las observaciones no son posibles.

    Por su parte, el sensor AVHRR empleado en el presente estudio, consta de cinco canales de medida en el espectro electromagnético, situados sobre el visible en la banda del rojo (0.58 - 0.68 µm), el infrarrojo cercano (0.72 - 1.10 µm), el infrarrojo medio (3.55 - 3.93 µm) y, los dos últimos, sobre el infrarrojo térmico (10.30 - 11.30 y 11.50 -12.50 µm respectivamente). 

    Gráfica de los valores de reflectividad del suelo, vegetación enferma y vegetación en función de la longitud de onda.

    Son precisamente los dos primeros canales los que han resultado ser enormemente valiosos para el estudio de la vegetación, ya que en la región del rojo los pigmentos de las hojas absorben la mayor parte de la luz que reciben para la realización de la función clorofílica. Debido a la fuerte absorción, la vegetación sana o con fuerte vigor presenta los mínimos de reflectividad generalmente en la banda del rojo, mientras que para el infrarrojo cercano la vegetación sana o vigorosa presenta sus máximos de reflectividad. En este principio se basan la mayoría de los llamados "índices de vegetación" que combinan la banda roja del visible con la del infrarrojo cercano. Quiere esto decir que cuanto mayor sea la diferencia entre los valores de estos dos canales espectrales mayor vigor presentará la cubierta vegetal observada y viceversa.

    El índice de vegetación utilizado en el presente estudio es el conocido como NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) o "Índice de Vegetación Normalizado", cuya expresión es:

    Fórmula matemática para el cálculo del Índice de Vegetación Normalizado NDVI = (ALB2-ALB1) entre (ALB2+ALB1), siendo ALB1 el albedo de la banda del rojo y ALB2 el del infrarrojo cercano.

    La conversión de los valores digitales relativos de las bandas roja e infrarroja a valores de albedo, previa corrección atmosférica de las bandas, es necesaria para la comparación multitemporal de las diferentes imágenes utilizadas, de lo contrario el NDVI representaría sólo una valoración relativa.

    Como han demostrado infinidad de estudios, este índice es sensible al vigor de la vegetación y por tanto a la actividad fotosintética. Al NDVI se le considera un indicador ligado a la tasa de recubrimiento vegetal del suelo, a la cantidad de biomasa y al estado general de la vegetación.

    Desde inicios de los ochenta ha habido renombrados trabajos dedicados a evaluar la utilidad del NDVI para el seguimiento global de la vegetación y el estudio de zonas con sequía. Los datos más utilizados han sido los de síntesis construidos a partir de los valores máximos de NDVI en períodos de cinco a diez días. A partir de estas síntesis es posible construir la curva de evolución del NDVI a lo largo de la campaña agrícola, la cual define perfectamente los sucesivos estadios fenológicos de la planta: germinación, desarrollo, maduración y desaparición. El interés de estas series de NDVI es evidente para el estudio de zonas semiáridas afectadas por problemas de sequía al permitir el seguimiento de la dinámica de la cubierta vegetal y de su desarrollo, así como su heterogeneidad espacial a lo largo del período fenológico y hacer una caracterización del mismo mediante la comparación de los valores de NDVI de esa misma zona con los de otros años de referencia. Es ésta la filosofía que ha seguido el trabajo que ahora presentamos.

    Por último, es necesario mencionar que varios estudios han tratado de relacionar directamente la producción y los valores de NDVI acumulados a lo largo de una campaña agrícola. Los resultados obtenidos presentan una dispersión bastante fuerte. Esta dispersión se atribuye a los efectos atmosféricos variables en el tiempo y en el espacio y a las diferencias de reflectancia de los diversos tipos de suelo que afectan fuertemente al NDVI. Por ello, puede afirmarse que la utilización directa de la relación producción - NDVI con fines operacionales no presenta, en la actualidad, una fiabilidad suficiente.

    En función de lo anteriormente mencionado podemos concluir esta fundamentación científica diciendo que en la actualidad la aportación de la Teledetección al estudio de fenómenos como la sequía agronómica está en un estado aun cualitativo, es decir, su aportación principal es la de ofrecer criterios objetivos de descripción sobre el estado de los cultivos, permitiendo comparaciones entre zonas y comparaciones temporales, así como aportar información sobre la variabilidad geográfica del fenómeno, hecho que escapa generalmente a los recursos meteorológicos tradicionales

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