Palabras clave
disturbios antrópicos
proceso de sucesión
suelo desnudo
uso de suelo
Cómo citar
Plaudit
Resumen
Introducción: Los disturbios antrópicos como los desazolves afectan los componentes estructurales y funcionales de los bosques riparios, comprometiendo su capacidad de proveer servicios ecosistémicos.
Objetivos: Cuantificar la pérdida de cobertura vegetal de un bosque ripario por acciones de desazolve en el río Pitillal (Puerto Vallarta, Jalisco).
Materiales y métodos: Se utilizó el índice multiespectral NDVI en conjunto con matrices de cambio de uso de suelo y vegetación para determinar la extensión, pérdida de cobertura vegetal e impacto al momento del desazolve y un año después del suceso.
Resultados y discusión: La superficie de desazolve fue 6.93 ha, de las cuales 2.82 ha (40.7 %) fueron áreas severamente afectadas con pérdida total de cobertura vegetal; el suelo desnudo incrementó superficialmente en 736 %. Un año después del desazolve, se identificó el inicio de un proceso de sucesión, siendo el suelo desnudo reemplazado por herbáceas y arbustos.
Conclusión: El bosque presentó daño severo a causa del desazolve, pero mostró posible recuperación después del impacto.
Ideas destacas
- La superficie de desazolve en el rio Pitillal fue 6.93 ha
- Las áreas severamente afectadas con pérdida total de cobertura vegetal representaron 40.7 %
- El suelo desnudo incrementó superficialmente en 736 %
- Un año después del desazolve, el suelo desnudo fue reemplazado por herbáceas y arbustos.
Citas
Albert, J. S., Destouni, G., Duke-Sylvester, S. M., Magurran, A. E., Oberdorff, T., Reis, R. E., Ripple, W. J. (2020). Scientists’ warning to humanity on the freshwater biodiversity crisis. Ambio, 50, 85‒94. https://doi.org/10.1007/s13280-020-01318-8
Arechiga, J., Esquivel, T., Camacho, A., Delgado-Rodríguez, M. R., Vargas-González, P., & Quijas, S. (2022). Diversidad florística y estructural de la vegetación riparia a lo largo de un gradiente urbano-natural del río Pitillal, Jalisco, México. Revista U. D. C. A. Actualidad & Divulgación Científica, 25(1), 1‒14. https://doi.org/10.31910/rudca.v25.nSupl.1.2022.2196
Barth, N.-C., & Döll, P. (2016). Assessing the ecosystem service flood protection of a riparian forest by applying a cascade approach. Ecosystem Services, 21, 39‒52. https://doi.org/10.1016/j.ecoser.2016.07.012
Brice, M. -H., Pellerin, S., & Poulin, M. (2016). Environmental filtering and spatial processes in urban riparian forests. Journal of Vegetation Science, 27(5), 1023‒1035. https://doi.org/10.1111/jvs.12425
Canales-Gómez, E., Díaz-Gómez, R., Cervantes-Ríos, J., & Téllez-López, J. (2022). Mapeo y amenazas de los servicios ecosistémicos culturales de la pesca artesanal para el desarrollo regional en una subcuenca antropizada del occidente de México. Revista EURE-Revista de Estudios Urbano Regionales, 48(143), 1‒16. https://doi.org/10.7764/EURE.48.143.10
Cárdenas-Gómez, E. P., & Rodríguez-Bautista, J. J. (2012). La transformación urbana de Puerto Vallarta, Jalisco. Espacios Públicos, 15(34), 208‒230. https://www.redalyc.org/pdf/676/67623463016.pdf
Cartaya Ríos, S., Zurita Alfaro, S., Rodríguez Ríos, E., & Montalvo Párraga, V. (2014). Comparación de técnicas para determinar cobertura vegetal y usos de la tierra en áreas de interés ecológico, Manabí, Ecuador. UD y la Geomática, 9, 5‒17. https://doi.org/10.14483/23448407.7883
Chavez, P. S. (1988). An improved dark-object subtraction technique for atmospheric scattering correction of multispectral data. Remote Sensing of Environment, 24(3), 459‒479. https://doi.org/10.1016/0034-4257(88)90019-3
Cochero, J., Cortelezzi, A., Tarda, A. S., & Gómez, N. (2016). An index to evaluate the fluvial habitat degradation in lowland urban streams. Ecological Indicators, 71, 134‒144. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2016.06.058
Cohen, J. (1960). A coefficient of agreement for nominal scales. Educational and Psychological Measurement, 20(1), 37‒46. https://doi.org/10.1177/001316446002000104
Cole, L. J., Stockan, J., & Helliwell, R. (2020). Managing riparian buffer strips to optimize ecosystem services: A review. Agriculture, Ecosystems & Environment, 296, 106891. doi: https://doi.org/10.1016/j.agee.2020.106891
Congedo, L. (2021). Semi-automatic classification plugin: A Python tool for the download and processing of remote sensing images in QGIS. Journal of Open Source Software, 6(64), 3172. https://doi.org/10.21105/joss.03172
Cornejo-Denman, L., Romo-Leon, J., Castellanos, A., Diaz-Caravantes, R., Moreno-Vázquez, J., & Mendez-Estrella, R. (2018). Assessing riparian vegetation condition and function in disturbed sites of the arid Northwestern Mexico. Land, 7(1), 13. http://doi.org/10.3390/land7010013
Daigneault, A., Brown, P., & Gawith, D. (2016). Dredging versus hedging: Comparing hard infrastructure to ecosystem-based adaptation to flooding. Ecological Economics, 122, 25‒35. https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2015.11.023
De Smith, M. J., Goodchild, M. F., & Longley, P. A. (2018). Geospatial analysis: A comprehensive guide to principles, techniques and software tools (6th ed.). The Winchelsea Press.
Eastman, J. R. (2012). IDRISI Selva. Guía para SIG y procesamiento de imágenes. http://www.clarklabs.org/
European Space Agency (ESA). (2021). Copernicus Open Access Hub. https://scihub.copernicus.eu/dhus/#/home
Fisher, J., Mustard, J., & Vadeboncoeur, M. A. (2006). Green leaf phenology at Landsat resolution: Scaling from the field to the satellite. Remote Sensing of Environment, 100(2), 265‒279. https://doi.org/10.1016/j.rse.2005.10.022
Flores-Díaz, A. C., Castillo, A., Sánchez-Matías, M., & Maass, J. M. (2014). Local values and decisions: views and constraints for riparian management in western Mexico. Knowledge and Management of Aquatic Ecosystems, 414, 6. https://doi.org/10.1051/kmae/2014017
Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO). (1995). Forest resources assessment 1990. Author. https://www.fao.org/3/w0015e/w0015e00.htm
Fu, B., & Burgher, I. (2015). Riparian vegetation NDVI dynamics and its relationship with climate, surface water and groundwater. Journal of Arid Environments, 113, 59‒68. https://doi.org/10.1016/j.jaridenv.2014.09.010
Gallay, I., Olah, B., Gallayová, Z., & Lepeška, T. (2021). Monetary valuation of flood protection ecosystem service based on hydrological modelling and avoided damage costs. An example from the Čierny Hron River Basin, Slovakia. Water, 13(2), 198. https://doi.org/10.3390/w13020198
Gandhi, G. M., Parthiban, S., Thummalu, N., & Christy, A. (2015). Ndvi: Vegetation change detection using remote sensing and Gis – A case study of Vellore District. Procedia Computer Science, 57, 1199‒1210. https://doi.org/10.1016/j.procs.2015.07.415
Gómez-Encarnación, E. (2021). Crónica histórica asociada al río Pitillal, Puerto Vallarta Jalisco. Acta Pesquera, 7(13), 11‒16. http://cimateuan.education/revistav2/index.php/AP/article/view/85/98
Grizzetti, B., Liquete, C., Pistocchi, A., Vigiak, O., Zulian, G., Bouraoui, F., & Cardoso, A. C. (2019). Relationship between ecological condition and ecosystem services in European rivers, lakes and coastal waters. Science of the Total Environment, 671, 452‒465. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.03.155
Guimarães, L. F., Teixeira, F. C., Pereira, J. N., Becker, B. R., Oliveira, A. K. B., Lima, A. F., Miguez, M. G. (2021). The challenges of urban river restoration and the proposition of a framework towards river restoration goals. Journal of Cleaner Production, 316, 128330. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2021.128330
Jenks, G. F. (1967). The data model concept in statistical mapping. In K. Frenzel (Ed.), International yearbook of cartography (vol. 7, pp. 186‒190). George Phillip.
Jeong, S. G., Mo, Y., Kim, H. G., Park, C. H., & Lee, D. K. (2016). Mapping riparian habitat using a combination of remote-sensing techniques. International Journal of Remote Sensing, 37(5), 1069‒1088. https://doi.org/10.1080/01431161.2016.1142685
Jia, K., Liang, S., Zhang, L., Wei, X., Yao, Y., & Xie, X. (2014). Forest cover classification using Landsat ETM+ data and time series MODIS NDVI data. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 33, 32‒38. https://doi.org/10.1016/j.jag.2014.04.015
Maass, S. F., & Regil García, H. H. (2010). IDRISI como herramienta para la evaluación de Áreas Naturales Protegidas. El caso del Parque Nacional Nevado de Toluca. Revista Geográfica de América Central, 1, 127‒149. https://www.redalyc.org/pdf/4517/451744661005.pdf
Martínez-Hernández, V., González-Ruelas, M. E., Carrillo-González, F. M., & Cornejo-López, V. M. (2014). Desastres por eventos meteorológicos y su percepción social en Puerto Vallarta, Jalisco. Acta Republicana, 13(13), 61‒70. http://148.202.18.157/sitios/publicacionesite/pperiod/republicana/pdf/ActaRep13/6.pdf
Montilla-Pacheco, A. d. J., & Pacheco-Gil, H. A. (2017). Comportamiento temporal y espacial del bosque ribereño en el curso bajo del río Portoviejo y la Quebrada Chilán, Provincia de Manaví, Ecuador. Revista Internacional de Contaminación Ambiental, 33(1), 21‒35. https://doi.org/10.20937/RICA.2017.33.01.02
Morales López, D. A. (2018). Impactos ambientales del desarrollo urbano en las márgenes del río el Pitillal en Puerto Vallarta, Jalisco, 2014 – 2016 [Tesis de Maestría, Universidad de Guadalajara]. Repositorio Institucional de la Universidad de Guadalajara. https://www.riudg.udg.mx/handle/20.500.12104/84499
Naiman, R. J., Decamps, H., & McClain, M. E. (2010). Riparia: Ecology, conservation and management of streamside communities. Elsevier Science. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-663315-3.X5000-X
Osaragi, T. (2002). Classification methods for spatial data representation. https://discovery.ucl.ac.uk/id/eprint/254/1/Paper40.pdf
Pandey, S., Kumari, T., Verma, P., Singh, R., & Raghubanshi, A. S. (2022). Impact of anthropogenic stresses on riparian ecosystem and their management perspectives. In S. Madhav, S. Kanhaiya, A. Srivastav, V. Singh, & P. Singh (Eds.), Ecological significance of river ecosystems (pp. 299‒324). Elsevier.
Pérez-Rubio, I., Flores, D., Vargas, C., Mende, A., & Jiménez, F. (2021). Análisis comparativo de susceptibilidad de erosión y evaluación de incertidumbre en la subcuenca del Río Claro, Costa Rica. Revista de Ciencias Ambientales, 55(1), 271‒293. http://doi.org/10.15359/rca.55-1.13
Pontius, R. G., Shusas, E., & McEachern, M. (2004). Detecting important categorical land changes while accounting for persistence. Agriculture, Ecosystems & Environment, 101(2), 251‒268. https://doi.org/10.1016/j.agee.2003.09.008
Quantum GIS Development Team. (2016). Quantum GIS Geographic Information System (version 2.10.1) [software]. Open Source Geospatial Foundation Project. http://qgis.osgeo.org
Riis, T., Kelly-Quinn, M., Aguiar, F. C., Manolaki, P., Bruno, D., Bejarano, M. D., & Dufour, S. (2020). Global overview of ecosystem services provided by riparian vegetation. BioScience, 70(6), 501‒514. https://doi.org/10.1093/biosci/biaa041
Rouse, J. W., & Haas, R. H., Schell, J. A., & Deering, D. W. (1973). Monitoring the vernal advancement and retrogradation (green wave effect) of natural vegetation. Type II report for the period April 1973–September 1973. https://ntrs.nasa.gov/citations/19730017588
Smith, W. S., Da Silva, F. L., & Biagioni, R. C. (2019). River dredging: when the public power ignores the causes, biodiversity and science. Ambiente & Sociedade, 22, e00571. http:// doi.org/10.1590/1809-4422asoc0057r1vu19l1ao
Stępień, E., Zawal, A., Buczyński, P., Buczyńska, E., & Szenejko, M. (2019). Effects of dredging on the vegetation in a small lowland river. PeerJ, 7, e6282. https://doi.org/10.7717/peerj.6282
Suganuma, M. S., & Durigan, G. (2015). Indicators of restoration success in riparian tropical forests using multiple reference ecosystems. Restoration Ecology, 23(3), 238‒251. https://doi.org/10.1111/rec.12168
Van Looy, K., Tormos, T., Souchon, Y., & Gilvear, D. (2017). Analyzing riparian zone ecosystem services bundles to instruct river management. International Journal of Biodiversity Science, Ecosystem Services & Management, 13(1), 330‒341. https://doi.org/10.1080/21513732.2017.1365773
Warren, D. R., Keeton, W. S., Kiffney, P. M., Kaylor, M. J., Bechtold, H. A., & Magee, J. (2016). Changing forests—changing streams: riparian forest stand development and ecosystem function in temperate headwaters. Ecosphere, 7(8), e01435. https://doi.org/10.1002/ecs2.1435
Weiss, J. L., Gutzler, D. S., Coonrod, J. E. A., & Dahm, C. N. (2004). Long-term vegetation monitoring with NDVI in a diverse semi-arid setting, central New Mexico, USA. Journal of Arid Environments, 58(2), 249‒272. https://doi.org/10.1016/j.jaridenv.2003.07.001
Xiao, X., Zhang, Q., Saleska, S., Hutyra, L., De Camargo, P., Wofsy, S., & Moore III, B. (2005). Satellite-based modeling of gross primary production in a seasonally moist tropical evergreen forest. Remote Sensing of Environment, 94(1), 105‒122. https://doi.org/10.1016/j.rse.2004.08.015
Yang, X. (2007). Integrated use of remote sensing and geographic information systems in riparian vegetation delineation and mapping. International Journal of Remote Sensing, 28(2), 353‒370. https://doi.org/10.1080/01431160600726763
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0.
Derechos de autor 2023 Revista Chapingo Serie Ciencias Forestales y del Ambiente