Variación del índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) en relación con la gradiente altitudinal en las lomas de Atocongo (Lima – Perú)

Abstract

Los oasis de neblinas, localmente denominados lomas, son parches ecológicos que se distribuyen entre los 6° a 30° de Latitud Sur, en la costa desértica de Perú y Chile, y constituyen ecosistemas frágiles. El área de estudio se localizó entre los distritos de Villa María del Triunfo y Pachacamac (Lima – Perú), en el sector de Atocongo, entre las coordenadas UTM 293372 y 294615 Easting; 8650536 y 8649292 Northing, que incluyen las lomas de Puquio, Lúcumo, Quebrada Verde y Guayabo. Se realizó un análisis directo de gradientes, siguiendo la aproximación original de Robert Whittaker. La investigación fue retrospectiva. Se empleó inventarios de vegetación del 2000, 2001, 2002, 2007 y 2011 e imágenes SPOT, de 20 m de resolución espacial, del 30 de noviembre de 1998; IKONOS, del 10 de marzo del 2002, de 1 m de resolución espacial; ASTER, del 03 de marzo del 2001, de 15 m de resolución; WORLD VIEW, del 10 de marzo del año 2011, de 0.5 m de resolución espacial. En el análisis exploratorio se comprobó que los datos no eran normales, presentaban anisotropía y en algunos casos autocorrelación espacial. Se optó por aplicar los modelos lineales generalizados y modelos aditivos generalizados para el análisis directo de gradientes. El estudio comprobó la existencia de una relación positiva lineal entre la cobertura vegetal como variable explicativa versus el NDVI (normalized difference vegetation index) como variable dependiente. Así también, comprobó la existencia de relaciones lineales y unimodales entre la altitud como variable explicativa versus la cobertura vegetal como variable dependiente; y entre la altitud como variable explicativa versus el NDVI como variable dependiente. Los valores de devianza, AIC (criterio de información de Akaike) y el p-valor fueron muy variables. No todos los análisis estuvieron cercanos al ideal. Para el caso de la influencia de la altitud se esperaba una alta devianza, p-valor menor que 0.05, un AIC bajo, ser cuadrático, con distribución gamma, función de enlace logarítmica y forma unimodal. La estacionalidad climática y la orientación de cada quebrada hacia los vientos explican en gran parte la variabilidad de los modelos obtenidos. Las isolíneas de NDVI mostraron núcleos de valores más elevados, sobre el cual concéntricamente se van organizando las isolíneas. Siempre que el set de muestras intercepte un núcleo de valores altos se tendrá un comportamiento unimodal, caso contrario el comportamiento tenderá a ser lineal.