Investigadores
del departamento de Biología Ambiental y Salud Pública de la Universidad de
Huelva han desarrollado una herramienta que pronostica, con un alto grado
de precisión y empleando mapas digitales, la presencia de los principales
árboles de alta montaña, ajustando cada especie vegetal a su zona más adecuada.
Es el primer estudio en identificar, a través del análisis de ciertos
parámetros como la temperatura o el régimen de lluvias, aquellas zonas
geográficas que presentan las condiciones medioambientales idóneas para la
reforestación del pino albar (P. sylvestris), el
pino salgareño (P. nigra subsp. salzmanii) y el
pinsapo (Abies pinsapo), especies presentes en la Cordillera
Bética andaluza y que tuvieron una distribución mayor en el pasado.
“En la península ibérica,
como en otras áreas del mundo, los bosques han sufrido daños y durante el
proceso de reforestación algunas especies son sustituidas por otras
extranjeras, de forma que disminuye la presencia de las formaciones forestales
originales”, explica el investigador principal del estudio, Pablo Hidalgo, profesor
de la Universidad de Huelva.
El artículo, publicado en la revista Forest Ecology and Management, ha permitido desarrollar un
mapa digital que representa las zonas geográficas idóneas para la distribución
de pino albar, pino salgareño y pinsapo. “Hemos identificado las condiciones
medioambientales ideales donde estas especies pueden llegar a prosperar, en
este caso, un área que perteneciente a la cuenca mediterránea andaluza, el
Sistema Bético”, argumenta profesor Hidalgo.
Para llegar a estas conclusiones, los expertos
emplearon equipos tecnológicos que permiten trabajar a escala muy detallada
(250 metros) en las zonas de estudio. “A diferencia de los equipos
tradicionales, que emplean escalas mucho menores, disponemos de información más
detallada sobre las características de estas áreas montañosas que permiten
análisis precisos y resultados más fiables”, comenta.
Un análisis geográfico:
En el estudio, los expertos se basaron en los Sistemas de Información Geográfica (SIG). Esta
técnica permite generar contenidos o mapas digitales mediante el análisis de
información espacial. “En primer lugar recopilamos la información necesaria
tanto de las variables climáticas (temperatura y precipitación) y topográficas
(altitud y pendiente), como de la presencia actual de las especies forestales
objeto de nuestro estudio”, sostiene el profesor Hidalgo.
Y añade: “Mediante Sistemas de Información Geográfica
analizamos, con la mayor resolución posible (250 metros), los parámetros
exactos previamente identificados (climáticos y topográficos) en los que crecen
el pinsapo, el pino albar y el pino salgareño”.
A través de un programa estadístico, los especialistas
identificaron las zonas ideales para el crecimiento de estas especies. “Estos
nuevos valores se volvieron a introducir en el SIG, encargado de representar,
en un mapa digital, su distribución a lo largo del este de Andalucía”, apunta.
Pronosticar el cambio climático:
Una de las principales aplicaciones que surgen a
partir de este estudio es la posibilidad de orientar las estrategias destinadas
a recuperar zonas que sufrieron algún daño en su vegetación y que en la
actualidad se encuentran abandonadas. “Esta técnica es igualmente extensible a
cualquier otro tipo de especie que interese reforestar dada su importancia
desde el punto de vista de la conservación del entorno natural o la riqueza
agrícola o ganadera que generan”, señala Hidalgo.
Estos datos han permitido a los expertos abrir nuevas
líneas de trabajo principalmente relacionadas con los futuros efectos del
cambio climático sobre otras especies de árboles también presentes en
Andalucía. “Algunos resultados preliminares muestran cómo la encina podría
extenderse en detrimento del alcornoque, que podría ver reducida su área de
distribución en los próximos cien años”, avanza.
Estos resultados son fruto del proyecto de excelencia Modelo espacial de distribución de las quercíneas
y otras formaciones forestales de Andalucía: una herramienta para la gestión y
conservación del patrimonio natural, financiado por la Consejería de
Economía, Innovación, Ciencia y Empleo de la Junta de Andalucía y forman parte
de la tesis doctoral de Javier López, investigador de la Universidad de Huelva.
Referencia bibliográfica:
López-Tirado, J. & P.J.
Hidalgo (2014) “A high resolution predictive model for relict trees in the
Mediterranean-mountain forests (Pinus sylvestris L., P. nigra Arnold
and Abies pinsapo Boiss.) from the south of Spain: A
reliable management tool for reforestation”. Forest Ecology and
Management. 330:105-114.
Fuente: SINC
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