En el marco del Proyecto: Innovar e intensificar en ganadería para adaptarse y crecer: Incrementando la capacidad adaptativa y resiliencia de los suelos. Marcos Easdale nos brindó su cuarta charla
El cambio climático enfrenta a la ganadería extensiva a situaciones adversas, como los cambios en la cobertura vegetal, que reducen la disponibilidad de forraje para el ganado. Entre las innovaciones tecnológicas para adaptarse al cambio climático propuestas por el Proyecto FONTAGRO “Adaptación al cambio climático de la ganadería extensiva familiar” se encuentran la evaluación forrajera y ajuste de carga animal de los establecimientos. Entendemos que la carga animal está ligada a la productividad de los pastizales, por lo que entender su dinámica y tener una prospectiva de su comportamiento nos permitirá mejorar su uso y conservación.
En este contexto invitamos al Dr. Marcos Easdale a brindar una serie de 5 charlas denominadas: Dinámica y prospectiva satelital de la productividad de pastizales áridos y semiáridos
Charla 4. Dinámica y prospectiva satelital de la productividad de pastizales áridos y semiáridos. Medias móviles de NDVI.
El Dr. Marcos H. Easdale nos habló sobre un abordaje de la variabilidad temporal de la productividad de pastizales áridos y semiáridos mediante el uso de medias móviles de series de NDVI, como indicadores para el monitoreo de pastizales a corto y mediano plazo.
La media móvil nos muestra el valor promedio del NDVI, considerando una ventana de tiempo determinada. La ventana de tiempo se mueve con cada valor nuevo en la serie, para registrar los cambios en la media durante ese lapso de tiempo. Es una técnica elemental de predicción. Cuanto más grande sea la ventana de tiempo de observación, mayor será la influencia de los datos antiguos. En contrapartida, si se selecciona una ventana de tiempo corta, se tendrán en cuenta datos más recientes para nuestra predicción. Permite suavizar los cambios de corto plazo y resaltar las tendencias y cambios a mediano y largo plazo.
Por ejemplo, la media móvil anual muestra el promedio del NDVI considerando un lapso de tiempo igual a un año. Dado que se cuenta con un dato cada 16 días, tenemos en el año un total de 23 datos de NDVI. En consecuencia, la ventana de tiempo para calcular la media móvil de cada nuevo dato que ingresa, considera los últimos 23 datos. Por otro lado, se presentan dos indicadores desarrollados para monitorear el mediano y el largo plazo.
Media móvil diferencial de corto plazo: La curva muestra la evolución de la diferencia entre la media móvil anual (calculada con una ventana de tiempo de 23 datos) y la media móvil de cuatro años (calculada con una ventana de tiempo de 92 datos). Permite comparar una situación corriente respecto de los cuatro años previos, considerados como una fase de mediano plazo en la actividad de la vegetación.
Media móvil diferencial de mediano plazo: La curva muestra la evolución de la diferencia entre la media móvil de cuatro años (calculada con una ventana de tiempo de 92 datos) y la media móvil de ocho años (calculada con una ventana de tiempo de 184 datos). Permite comparar la situación de mediano plazo respecto de ocho años previos, considerada una fase de largo plazo en la actividad de la vegetación.
La aplicación, los alcance e interpretación de los indicadores se ilustra con distintos ejemplos de pastizales de Patagonia norte, Argentina.
