El primer estudio describe el proceso para la modelización y predicciones, para ello, se evaluó la supervivencia y la distribución actual y futura potencial de las especies de encina (Quercus ilex subsp. ballota) y Pino carrasco (Pinus halepensis) mediante el conjunto de Modelos de Distribución de Especies (MDS). Para este estudio, se extrajo un conjunto de datos de supervivencia.
El proceso de modelado se llevó a cabo mediante un script escrito en el lenguaje de programación estadístico R. Los datos de presencia/ausencia de Q. ilex y P. halepensis se obtuvieron de la red de monitoreo forestal de Andalucía y del tercer inventario forestal nacional. Los conjuntos de datos del tercer inventario nacional y de los conjuntos de datos de la RED SEDA, se utilizaron para entrenar y validar los Modelos de Distribución de Especies.
Para predecir la tasa de supervivencia futura en toda Andalucía, se utilizaron variables ambientales cuadriculadas y técnicas de modelos de conjuntos. Las variables ambientales cuadriculares fueron 51, divididas en Climáticas 18, Topográficas 16 y edáficas 17, Las variables climáticas se promediaron para el periodo 1971-2000 y las predicciones futuras se realizaron para 2011-2040, 2041-2070 y 2071-2099, Para cada periodo se consideraron cuatro Modelos Globales de Circulación (MCG): BCM2, CNCM3, ECHAM5 y EGMAM y tres informes especiales de escenarios de emisiones (SRE): A1B, A2 y B1.
Para evaluar la idoneidad futura de las repoblaciones de alcornoque, se comparó la tasa de supervivencia con la distribución potencial del alcornoque en las proyecciones presentes y futuras y se clasificaron los sitios de forestación, según su tasa de supervivencia y probabilidad de presencia (POP), en cinco categorías: tasa de supervivencia >50% y POP>70%, (1); tasa de supervivencia >50% y POP<70%, (2); tasa de supervivencia <50% y POP>70%, (3); tasa de supervivencia <50% y POP<70%, (4); y POP<50% (5).
El segundo proyecto de investigación conbinó la segmentación de las copas de los árboles sobre la base de datos de ELA de baja densidad (0,5 puntos m-2) y modelos alométricos para estimar la biomasa global (aérea y subterránea, AGB y BGB respectivamente) y el COS en una plantación de algarrobos (Ceratonia siliqua L) de 26 años en antiguos terrenos agrícolas.
Se utilizaron modelos de regresión para desarrollar ecuaciones que relacionaran la altura del ELA como variable independiente y el dap de los árboles individuales y el COS. Se calculó el coeficiente de determinación R2 como medida de la bondad del ajuste del modelo de predicción. Se utilizó el software R, incluyendo el paquete ggplot2. Todos los análisis estadísticos se basaron en un nivel de significancia de P <0,05. Realizamos todos los análisis con el software R, versión 4,0,3 y se utilizó el software estadístico SAS para el ajuste de los sistemas no lineales ponderados de ecuaciones utilizando NSUR.
El terecer proyecto de investigación consistió en determinar los procesos de fragmentación del paisaje asociados a la forestación en tierras agrícolas entre 1990 y 2018, en las plantaciones forestadas en Andévalo (Quercus ilex y Q. suber, 22, 314, 60 ha) y Guadix (Pinus halepensis, 2, 532, 68 ha), al Sur de España.
Los datos de uso del suelo fueron obtenidos del CORINE Land Cover (CLC) para los años 1993 a 2018, de la Junta de Andalucía. Los mapas ráster fueron elaborados en una cuadrícula con una resolución espacial de 100 metros, que resultaba adecuada para su uso a escala regional. Las clases de uso del suelo fueron agrupadas en siete categorías: cultivos arbóreos, tierras agrícolas de riego, tierras agrícolas sin riego, dehesas (p. ej. sistemas agroforestales con baja cobertura forestal), matorrales, y bosques y forestación de Pinus. Además, seleccionamos la cobertura de las plantaciones de Quercus ilex-Q. suber (Andévalo) y Pinus halepensis (Guadix) establecidas durante el periodo 1993-2008 en el esquema de forestación de la UE.
El análisis de la fragmentación se llevó a cabo para el CLC1993 y el CLC2012 utilizando el Patch Analyst 5,2, incluyendo varias métricas de paisaje y fragmentación a "nivel de clase" para cuantificar la complejidad del paisaje y la configuración de los paisajes (McGarigal y Marks, 1995; Turner y Gardner, 2015, Cuadro 10). En este estudio, seleccionamos 8 métricas para el análisis a nivel paisaje: Contorno total (TE, m), Tamaño medio de parche (MPS, ha), Contorno Medio de Parche (MPE, m), Índice de forma media (MSI), Índice de forma media ponderado por área (AWMSI), Relación perímetro medio-área (MPAR), Dimensión fractal de parche medio (MPFD) y Dimensión fractal de parche medio ponderada por el área (AWMPFD) basándonos en estudios previos (Lasanta et al., 2006). Para el análisis de conectividad, seleccionamos el Índice de Fragmentación Reticular (RFI) como un índice integrado para el análisis la red de conectividad del paisaje (Abdullah y Nakagoshi, 2007). El RFI oscila entre 0 y 100 e incrementa con el mejoramiento de la conectividad. La interpretación espacial del RFI fue conducida a partir del mapeo de la clasificación para explorar las características de distribución espacial y correlación.
