Tesis:
Assessment of different components of the Carbon flux in forest and agricultural ecosystems using remote sensing data and field measurements
- Autor: CICUÉNDEZ LÓPEZ-OCAÑA, Víctor Manuel
- Título: Assessment of different components of the Carbon flux in forest and agricultural ecosystems using remote sensing data and field measurements
- Fecha: 2021
- Materia: Sin materia definida
- Escuela: FACULTAD DE INFORMATICA
- Departamentos: AEROTECNIA
- Acceso electrónico: https://oa.upm.es/69125/
- Director/a 1º: PALACIOS ORUETA, Alicia
- Director/a 2º: LITAGO LAVILLA, Jesus Javier
- Resumen: La evaluación del ciclo del carbono en los ecosistemas es fundamental para el estudio del cambio climático. Los dos principales componentes del ciclo del carbono son la Producción Primaria Bruta (GPP) y la Respiración del suelo (Rs). El primero representa el carbono fijado por los ecosistemas a través de la fotosíntesis y es el flujo más grande del ciclo del carbono. El segundo es la fuente principal de CO2 en la mayoría de los ecosistemas. La alta variabilidad espacial y temporal de estos flujos hace que los ecosistemas forestales y agrícolas se puedan comportar como fuentes o sumideros de CO2 a lo largo de los años dependiendo de las interacciones con los factores meteorológicos y ecológicos. Por tanto, es necesario el desarrollo de métodos y técnicas adecuadas para estimar de manera precisa la GPP y la Rs. Esta tesis tiene como objetivo principal la evaluación de estos dos componentes del ciclo del carbono en ecosistemas forestales y agrícolas a través de técnicas de teledetección y medidas de campo. Este objetivo ha sido llevado a cabo a través de cuatro experimentos, dos que evalúan la Rs en agroecosistemas y dos que evalúan la GPP en ecosistemas forestales. En el primer estudio, la respiración total del suelo (Rs) y su componente autotrófico (Ra) fueron evaluadas mediante información espectral adquirida a través de espectro radiometría de campo en un cultivo de regadío de maíz (Zea mays L.) durante el periodo de crecimiento. Las relaciones entre Rs y Ra con el Índice de Área Foliar (IAF), los índices espectrales y los factores abióticos (temperatura y humedad del suelo) fueron evaluadas a través de modelos de regresión lineal. Los resultados mostraron que los índices espectrales contienen información funcional significativa, más allá de la meramente estructural, que puede estar relacionada con la Rs y la Ra. Sin embargo, deben aplicarse modelos específicos para cada una de las etapas fenológicas del cultivo y este aspecto se debe tener en cuenta a la hora de ampliar la escala al usar modelos de teledetección. El objetivo del segundo trabajo fue evaluar la Rs ligada a la fenología de un cultivo de secano de cebada durante dos periodos de crecimiento a través de índices espectrales calculados a partir de espectro-radiometría de campo. Las relaciones entre Rs, Índice de Área Foliar (IAF) e índices espectrales fueron evaluadas mediante modelos de regresión lineal con el coeficiente ajustado de determinación. Los resultados mostraron que la mayoría de índices espectrales proporcionaron mejor información que el IAF durante el periodo de estudio y que la humedad y la temperatura del suelo fueron importantes en periodos específicos. Durante los estadios vegetativos, los índices basados en la región del visible (VIS) mostraron la mejor relación con Rs. Por otro lado, durante los estadios reproductivos, los índices que contienen información de las regiones del infrarrojo cercano y del infrarrojo cercano de onda corta (NIR-SWIR) mostraron la mejor relación con la Rs. La variabilidad interanual encontrada en las regiones Mediterráneas fue observada también en la ratio de emisión-absorción de carbono. Nuestros resultados muestran la capacidad potencial de la información espectral para evaluar la respiración del suelo ligada a la fenología del cultivo a través de diferentes escalas espaciales y temporales. En el tercer trabajo, nuestro objetivo principal fue evaluar la dinámica de la GPP en una Dehesa situada en el centro de España mediante análisis de series de tiempo (2004-2008) en dos modelos: (1) La GPP proporcionada imágenes de teledetección del sensor MODIS (producto MOD17A2); y (2) La GPP estimada mediante la implementación local de un modelo de uso de eficiencia de la luz que tiene en cuenta los parámetros meteorológicos y ecológicos locales. Ambos modelos se compararon con la GPP de una torre de flujo Eddy situada en nuestra área de estudio. Nuestros resultados indican que los dos modelos de GPP mostraron la dinámica de una Dehesa en la que hay principalmente dos estratos, el arbóreo y el herbáceo. Sin embargo, el modelo MODIS infraestimó la GPP de la Dehesa Mediterránea debido a los diferentes parámetros ecológicos y meteorológicos que usa en su cálculo. Finalmente, los test de Causalidad de Granger indicaron que incluyendo la precipitación o el contenido de la humedad del suelo en los modelos se puede mejorar la predicción en los mismos. En el último trabajo, nuestro objetivo principal fue evaluar la dinámica de la GPP, de las variables meteorológicas y del comportamiento de los flujos de energía en tres ecosistemas forestales diferentes de Europa mediante el análisis de series de tiempo. Los resultados mostraron que la temperatura y la radiación solar fueron los factores limitantes in el bosque perennifolio de Finlandia, mientras que el contenido de la humedad del suelo fue el factor determinante para el crecimiento en la Dehesa Mediterránea. El bosque caducifolio de Dinamarca mostró un ciclo de la GPP diferente relacionado con la interacción de varios factores durante la época de crecimiento. En Finlandia, el calor latente estuvo acoplado a la GPP durante todo el periodo mientras que en Dinamarca empezó a estar fuertemente acoplado cuando se produjo la salida de la hoja. En España, el calor latente estuvo acoplado a la GPP durante el periodo de crecimiento, condicionado a la disponibilidad de agua en el suelo. La dinámica de la vegetación de los tres ecosistemas fue responsable directamente de la partición de los flujos de energía y la dinámica del flujo del agua proporcionando un feedback a la atmósfera influenciando esta partición de los flujos de energía de distinta manera. Los resultados de la tesis muestran la capacidad de nuevos métodos para la medición y la estimación de la Respiración del suelo y la Producción Primaria Bruta en distintos ecosistemas forestales y agrícolas a distintas escalas espacio-temporales. Se necesita de una mayor investigación para mejorar las estimaciones de estos dos componentes del ciclo del carbono y evaluar el papel que juegan los ecosistemas en el cambio climático. ----------ABSTRACT---------- The assessment of carbon cycle in the ecosystems is essential for studying climate change. The two main components of the carbon cycle are Gross Primary Production (GPP) and Soil Respiration (Rs). The first one represents the carbon uptake of ecosystems through photosynthesis and it is the largest flux of the global carbon balance. The second one is the most important source of CO2 in most ecosystems. The high spatial and temporal variability of these fluxes can make forest and agricultural ecosystems behave as a sink or as a source of CO2 over the years depending on the interaction of meteorological and ecological factors. Therefore, developing suitable methods and techniques for estimating GPP and Rs are crucial to obtain accurate estimations. The main objective of this thesis is to assess these two main components of the carbon cycle in agricultural and forest ecosystems by new remote sensing and field techniques. This objective has been carried out with four experiments, two assessing Rs in agroecosystems and two assessing GPP in forest ecosystems. In the first study total soil respiration (Rs) and its autotrophic component (Ra) were assessed through spectral information acquired by field spectroscopy in a row irrigated corn crop (Zea mays L.) throughout the growing period. The relationships between Rs and Ra with leaf area index (LAI), spectral indexes and abiotic factors (soil moisture and soil temperature) were assessed by linear regression models. Results showed that Spectral indexes contain significant functional information, beyond mere structural changes, that could be related to Rs and Ra. However, specific models should be applied for the different phenological stages and there is a need to be cautious when upscaling remote sensing models. The aim of the second study was to assess Rs linked to crop phenology of a rainfed barley crop throughout two seasons based on spectral indices calculated from field spectroscopy data. The relationships between Rs, Leaf Area Index (LAI) and spectral indices were assessed by linear regression models with the adjusted coefficient of determination. Results showed that most of the spectral indices provided better information than LAI throughout the studied period and that soil moisture and temperature were relevant variables in specific periods. During vegetative stages, indices based on the visible (VIS) region showed the best relationship with Rs. On the other hand, during reproductive stages indices containing the near infrared-shortwave infrared (NIR-SWIR) spectral region and those related to water content showed the highest relationship. The inter-annual variability found in Mediterranean regions was also observed in the estimated ratio of carbon emission to carbon fixation between years. Our results show the potential capability of spectral information to assess soil respiration linked to crop phenology across several temporal and spatial scales. In the third work, our overall objective was to assess the GPP dynamics of a Dehesa ecosystem in Central Spain by analysing the time series (2004–2008) of two models: (1) GPP provided by remote sensing images from the MODIS sensor (MOD17A2 product); and (2) GPP estimated by the implementation of a site-specific light use efficiency model taking into account local ecological and meteorological parameters. Both models were compared to the production provided by an eddy covariance flux tower located in our study area. Our results indicated that both models of GPP showed a typical Dehesa dynamic where there are primarily two layers, the arboreal and the herbaceous strata. However, MODIS underestimates the production of the dehesa in a Mediterranean climate due to the different ecological and meteorological parameters used in the MODIS model. Finally, the Granger causality tests indicate that GPP prediction can be improved by including precipitation or soil water in the models. In the last work, our overall objective was to assess the GPP dynamics and the energy partitioning patterns in three different European forest ecosystems by time series analysis. Results show that temperature and solar radiation were the main limiting factors in the Evergreen Needleleaf forest of Finland while water availability was determinant for growth in the Mediterranean Dehesa ecosystem. The Deciduous Broadleaf Forest in Denmark showed a different GPP cycle related with an interaction of various factors during all the growing season. In Finland, latent heat was coupled to GPP during all growing season due to the factor of temperature while in Denmark began to be strongly coupled when leaf emergence occurred. In Spain, latent heat was coupled to GPP during all growing season conditioned by water availability. The vegetation dynamics of the three ecosystems were directly responsible for the energy fluxes partitioning and water fluxes dynamics providing a feedback to atmosphere influencing the energy partitioning in a different way. Results from this thesis show the capacity of new methods to measure and estimate soil respiration and Gross Primary Production in different forest and agricultural ecosystems at different spatial and temporal scales. Further research is needed to improve the estimations of these two components of the carbon cycle and to assess the role of ecosystems in the climate change.