Modelo de estimación de la productividad primaria neta para determinar actividades forestales sostenibles a escala regional

• Novillo Camacho, C. ^[1] ; Beneitez, J. ^[2] ; Romero Calcerrada, R. ^[2]
  1. [1] Universidad Politécnica de Madrid

     Universidad Politécnica de Madrid

     Madrid, España

     
  2. [2] Universidad Rey Juan Carlos

     Universidad Rey Juan Carlos

     Madrid, España

     
• Localización: El acceso a la información espacial y las nuevas tecnologías geográficas / María Teresa Camacho Olmedo (ed. lit.) , José Antonio Cañete Pérez (ed. lit.), Juan Jesús Lara Valle (ed. lit.), 2006, ISBN 84-338-3944-6, págs. 339-351
• Idioma: español
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• Resumen
  • español

    Uno de los problemas principales que tiene que abordar los gestores del territorio es el efecto del sobrepastoreo ejercido por el ganado y las especies cinegéticas. Las valoraciones de las producciones con las medidas del campo son generalmente costosas y poco útiles para la escala regional. El objetivo de este trabajo ha sido diseñar un modelo espacial para calcular la producción de pastos, y, así estimar el uso ganadero y cinegético sostenible en la Zona de Protección de Aves, num. 56 Encinares de los ríos Alberche y Cofio. La productividad primaria neta (PPN) se ha estimado usando un modelo empírico, el índice de Rosenzweig, que se ha probado en España con buenos resultados. Para usar este modelo hemos calculado parámetros climáticos primarios (temperatura mensual y precipitación, calculada extrapolando modelos de regresión linear) y variables derivadas (ETP, balance hídrico y ETR). La PPN comprendía entre 200 y 1100 de g/ha/año,. La producción anual de pastos ha sido calculada para cada tipo de la vegetación (prados, arbustos, tipos de arbolado) estimando el coeficiente de la utilización de 0.5. Hemos estimado la producción mensual de pastos, según "meses productivos" (meses con temperatura media superior a 6º C y la precipitación eran más de dos veces temperatura media) y patrones de producción típicos en pastizales. La metodología propuesta proporciona la distribución espacio-temporal de la producción de pastos y madera, un factor decisivo en los ecosistemas mediterráneos. Estos resultados fueron evaluados con datos de herbívoros domésticos y daban buenos ajustes. El modelo propuesto permite la estimación de la carga ganadera sostenible para ganado doméstico (p.e. vacuno) y especies cinegéticas (p.e. ciervo).

  • English

    One of the main problems that landscape managers have to deal with is the effect of overuse exerted by livestock and wildlife population. Production estimations with field’s measures are usually expensive and often not very useful for regional scale. The goal has been to design a computer simulation model to estimate herbaceous production and calculate the sustainable pastoral use in the SPA nº. 56 Encinares de los ríos Alberche y Cofio. We have estimated the Net Primary Productivity (NPP) by using an empirical model, Rosenzweig index, that has been tested in Spain with good results. For using this model we have calculated primary climatic parameters (monthly temperature and precipitation, calculated by extrapolating linear regression models) and derived variables (ETP, water balance and ETR). NPP ranged between 200 and 1100 g dry matter m -2year-1 and were consequent with wood production data [3]. Annual herbaceous production has been calculated to each vegetation type (grasslands, shrubs, woodlands) estimating that utilization coefficient was 0.5. We have estimated monthly herbaceous production, according to “productive months” (those with mean temperature over 6º C and the precipitation was more than two times mean temperature) and tipical grassland production patterns. This is very important to have a view of the real production temporal distribution, a decisive factor in Mediterranean ecosystem. These results were evaluated with data from domestic herbivores and they were well adjusted. The estimation model has allowed us to calculate the sustainability use by livestock and wildlife population (e.g. red deer ).