José ManuelFernández-Guisuraga unb

SusanaSuárez-Seoane c

Paulo M. Fernandes b

VíctorFernández-García un

AlfonsoFernández-Manso d

CarmenQuintano ef

LeonorCalvo un

Un Área de Ecología, Departamento de Biodiversidad y Gestión Ambiental, Facultad de Ciencias Biológicas y Ambientales, Universidad de León, 24071, León, España

B Centro de Investigação e de Tecnologias Agroambientais e Biológicas, Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro, 5000-801, Vila Real, Portugal

C Departamento de Organismos y Biología de Sistemas (Unidad de Ecología) y Unidad de Investigación de Biodiversidad (IMIB; UO-CSIC-PA), Universidad de Oviedo, Oviedo, Mieres, España

D Departamento de Ciencias e Ingeniería Agraria, Escuela Técnica Superior de Ingenieros Agrónomos y Forestales, Universidad de León, 24400, Ponferrada, España

E Departamento de Tecnología Electrónica, Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales, Universidad de Valladolid, 47011, Valladolid, España

F Instituto de Investigación en Gestión Forestal Sostenible, Universidad de Valladolid-Instituto Nacional de Investigación y Tecnología Agraria y Alimentaria (INIA), 34004, Palencia, España

Abstracto

Fondo

La caracterización de las cargas de combustible de superficie y dosel en ecosistemas de pinos propensos a incendios es fundamental para comprender el comportamiento del fuego y anticipar los efectos ecológicos más dañinos del fuego. Sin embargo, la consideración conjunta de los estratos de sobrehistoria y sotobosque en las evaluaciones de la gravedad de las quemaduras a menudo se descarta. El objetivo de este trabajo fue evaluar el papel de la biomasa total, sobre el suelo y el sotobosque antes del incendio (AGB), estimada mediante datos de detección y alcance de luz aerotransportada (LiDAR) y Landsat, como impulsores de la gravedad de la quemadura en un megaincendio ocurrido en un ecosistema de pino dominado por Pinus pinaster Ait. en la cuenca occidental del Mediterráneo.

Resultados

El AGB total y el sobreinstoria se estimaron con mayor precisión (R igual a 0,72 y 0,68, respectivamente) a partir de LiDAR y datos espectrales que el AGB de sotobosque (R = 0,26). Se encontró que las métricas LiDAR del percentil de densidad y altura para varios estratos son predictores importantes de AGB. La gravedad de la quemadura respondió de manera marcada y no lineal al AGB total (R = 0,60) y al sobreinsto (R = 0,53), mientras que la relación con el AGB subyacente fue más débil (R = 0,21). Sin embargo, la contribución de AGB de sobrehistoria más sotobosque condujo a la mayor capacidad para predecir la gravedad de las quemaduras (RMSE = 122.46 en la escala dNBR), en lugar de la consideración conjunta como AGB total (RMSE = 158.41).22222

Conclusiones

En este estudio se evaluó el potencial del AGB pre-incendio, como propiedad biofísica de la vegetación derivada de LiDAR, datos de inventario espectral y de parcelas de campo, para predecir la gravedad de las quemaduras, separando la contribución de las cargas de combustible en los estratos del sotobosque y del sobrepiso en los rodales de Pinus pinaster. Las relaciones evidenciadas entre la gravedad de la quemadura y la distribución de AGB antes del incendio en los rodales de Pinus pinaster permitirían la implementación de criterios de umbral para apoyar la toma de decisiones en los tratamientos de combustible diseñados para minimizar el riesgo de incendio de la corona.

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2197562022000227

Forest ecosystems