Evaluación espacio-temporal del estado trófico de un lago de grandes dimensiones usando imágenes MOD09GA

Abstract

<p>Aunque la relación empírica entre imágenes satelitales y datos recolectados en campo del disco de Secchi ha sido demostrada por estudios previos en cuerpos de agua continentales, la creación de líneas base para el monitoreo espacio-temporal que permita identificar la estacionalidad del Índice de Estado Trófico calculado con el Disco de Secchi (IET-DS) ha sido poco explorado en el monitoreo de grandes lagos. Para realizar un ejemplo práctico de la dinámica espacio-estacional trófica en el embalse de Porto Primavera (Estado de São Paulo - Brasil) a partir de mayo de 2000 hasta abril de 2015, se utilizaron imágenes generadas por el sensor <em>MODIS-Terra</em>, e igualmente, dos trabajos de campo fueron realizados para obtener valores del Disco de Secchi (DS). Estos valores se usaron para ajustar y validar un modelo de correlación entre los valores de reflectancia de la banda centrada en los 645nm y el DS. Los resultados indicaron que el modelo tiene un alto coeficiente de determinación (R2 = 0,80) y un moderado error asociado a las estimaciones (RMSE = 0,47m). El análisis de la variación estacional del (IET-DS) muestra el siguiente patrón: la transparencia del lago es afectada por las estaciones seca y lluviosa. El valor promedio de las estaciones de muestreo localizadas en el lago lo clasifican como oligotrófico, las regiones próximas a la desembocadura del río Pardo, presentan una clasificación eutrófica durante gran parte del año; en las temporadas de verano y otoño esta condición se extiende a casi toda la región norte del lago.</p>

Dynamic Modeling of the Trophic Status of an Urban Tropical Wetland under ENSO Conditions

“…This could be associated with a shorter residence time of TP in the wetland, due to the high precipitation levels observed on average (53.9%), which prevented an adequate development of biogeochemical cycles and generated a lower capacity for assimilation of the nutrient by the aquatic ecosystem. Eraso and Trindade [62] suggested that if an aquatic ecosystem did not show stress levels, TSI would have a low value, which implied that the water body had few nutrients, sediments, or pollutants. However, the TSI of the wetland under study showed eutrophic values for the last year of analysis (La Niña-2011), which indicated that it was under conditions of tension and possibly subjected to stress by an abnormal amount of nutrients [1].…”

Estado actual de eutrofización utilizando el modelo matemático del índice de estado trófico (IET) en la laguna de Paca de la provincia de Jauja

“…Los datos brutos se transforman mediante ecuaciones apropiadas para cumplir la condición de que los valores transformados del rango más bajo y más alto, para los tres factores, sean iguales a 0 y 100, respectivamente. Si un cuerpo de agua no presenta ningún estrés antropogénico, el índice reportará un valor bajo, lo que significa que el ecosistema tiene pocos nutrientes, sedimentos o contaminantes de diferente tipo (Moncayo & Trindade, 2016).…”

Monitoreo de la calidad del agua del lago Chinchaycocha, mediante técnicas de teledetección espacial.

“…El estado eutrófico de las aguas es un problema fundamental, pues puede ocasionar el aumento de la turbidez y el cambio de su color hacia el verde, debido a un aumento en la abundancia de fitoplancton, lo cual es perjudicial (Moncayo y Bueno, 2016). Según la OCDE (Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico), la eutrofización se define como el enriquecimiento del agua por sustancias nutritivas que generalmente conduce a cambios, tales como el aumento de la producción de algas y otras plantas acuáticas, el deterioro de su calidad y ecosistema (Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos, 1982).…”

“…La resolución espectral de otros sensores como MODIS, a bordo del Satélite AQUA y TERRA sería la más adecuada, pero su resolución espacial no es apropiada en este estudio que oscila de 250 a 1000 metros/píxel. La ventaja del sensor OLI es que permite monitorear variables de calidad del agua como transparencia, partículas suspendidas en el agua y clorofila-a (Doña et al, 2014;Moncayo y Bueno, 2016).…”