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DeSurvey: midiendo el riesgo de desertificación

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Investigadores del CSIC han creado un índice para medir la desertificación que permitirá crear mapas de riesgo e identificar las zonas más amenazadas. El método, publicado en la revista Remote Sensing of Environment , es aplicable a distintas zonas del mundo, aunque resulta especialmente apropiado para zonas áridas. La investigación se enmarca en un proyecto europeo para el diagnóstico de la desertificación y la creación de sistemas de alerta temprana mediante teledetección.

El índice ha sido probado en la sierra de Gádor (Almería) y, usado de forma continua a lo largo del tiempo, permite crear mapas de riesgo, obtener tendencias temporales de degradación e incluso evaluar el efecto de la desertificación sobre el ciclo hidrológico. Además, en el caso de que ésta afecte a grandes territorios, podría contribuir a evaluar sus efectos sobre el clima.

Aplicable en distintas zonas del mundo – actualmente se prueba en Senegal, China, Marruecos y Chile-, el nuevo indicador es especialmente apropiado para zonas áridas, ya que hasta ahora los índices de degradación se basaban sobre todo en la densidad de vegetación, “una variable difícil de estimar mediante teledetección en zonas áridas donde la cobertura vegetal es muy baja” explica Mónica García, investigadora del CSIC en la Estación Experimental de Zonas Áridas (CSIC, Almería). Sin embargo, el nuevo índice se basa en los ciclos hidrológico y energético y en el uso del agua por parte del ecosistema.

La investigación forma parte de un proyecto europeo, llamado DeSurvey (A Surveillance System for Assessing and Monitoring Desertification) , que pretende crear sistemas para monitorizar el riesgo de degradación de grandes regiones e identificar los puntos de mayor riesgo. El proyecto está coordinado por Juan Puigdefabregas.

Referencia bibliográfica :

García, M., Oyonarte, C., Villagarcía, L., Contreras, S., Domingo, F., Puigdefábregas, J. 2008. "Monitoring land degradation risk using ASTER data: The non-evaporative fraction as an indicator of ecosystem function". Remote Sensing of Environment , Volume 112, Issue 9, 15 September 2008. pages 3720-3736

Fuente: SINC

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