Influencia de las diferentes coberturas de vegetación en la tendencia

Para caracterizar las diferentes cubiertas que conforman la zona se ha elegido el mapa de coberturas GLC-share. Las clases seleccionadas son tierras de cultivo, zonas de pastura, bosques, arbustos y matorrales, y vegetación escasa (Figura 6.9). En la elaboración de los perfiles, para extraer el promedio de cada uno de los meses, se ha impuesto como criterio que cada celda contenga un mínimo del 30 % de la clase que se está definiendo. El promedio se ha efectuado de forma ponderada en cada celda.

La tipología de suelo más extensa son zonas de pastura, seguidas de tierras de cultivo, bosques, arbustos y matorrales; y la que ocupa una menor extensión corresponde a la clase vegetación escasa. En el 64,3 % del territorio coexiste algún tipo de vegetación aunque no durante todo el año, el resto del área está dominado por áreas de desierto y suelo desnudo (Tabla 6.1). Mali Niger Mauritania Nigeria Guinea Senegal Burkina Faso Benin Ghana Algeria

Cote d'Ivoire Togo Guinea-Bissau Gambia Sierra Leone 10°0'0"E 0°0'0" 10°0'0"W 20°0'0"N 20°0'0"N 10°0'0"N 10°0'0"N Coeficiente de correlación (r) inf a -0.55 no significativo 0.55 - 0.6 0.6 - 0.7 0.7 - 0.8 0.8 - 0.9 0.9 - 1 0 200 400 800 Kilómetros Mali Niger Mauritania Nigeria Guinea Senegal Burkina Faso Benin Ghana Algeria

Cote d'Ivoire Togo Guinea-Bissau Gambia Sierra Leone 10°0'0"E 0°0'0" 10°0'0"W 20°0'0"N 20°0'0"N 10°0'0"N 10°0'0"N

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Figura 6.9. Mapa con las cubiertas del suelo seleccionadas, GLC share 2014.

La distribución de las cinco cubiertas en los países que conforman el área se muestra en la tabla siguiente.

Tabla 6.1. Tipologías de clase según la superficie y los países con superficie significativa de cada una.

Clase Superficie (%) Países con superficie significativa

Tierras de cultivo 20,6 Nigeria, Burkina Faso, Senegal, Malí

Zona de pastura 24,1 Mauritania, Senegal, Malí, Burkina Faso, Níger

Bosque 9,4 Guinea, Guinea Bissau, Gambia

Arbustos y matorrales 8,0 Senegal, Malí, Burkina Faso, Benín

Vegetación escasa 2,2 Mauritania, Malí, Níger

Otras clases 35,7 Mauritania, Malí, Níger

En las clases de vegetación analizadas (Figura 6.10), los tres valores del NDVI recogen de forma muy similar la estacionalidad típica de la zona con sus picos máximos y mínimos en los 13 años estudiados. También se observa una ligera tendencia positiva de la vegetación en los perfiles temporales de las cinco clases estudiadas.

Si observamos cada una de ellas con detenimiento podremos ver prácticamente en todo el periodo de tiempo y para los cinco tipos estudiados valores superiores de AVHRR GIMMS3g respecto a los valores de SPOT-VGT y MOD13A2. Los valores de NDVI SPOT-VGT y MOD13A2 tienen un comportamiento muy parecido en las tipologías tierras de cultivo, zona de pasturas, bosques y vegetación escasa, especialmente en los picos de máxima actividad de la vegetación. La diferencia más importante entre los tres valores del NDVI analizados se observa en la época seca, en el momento en el que la vegetación es escasa o nula: mientras que en ese momento del ciclo estacional los datos SPOT-VGT y MOD13A2 van casi a la par, no ocurre lo mismo con los datos AVHRR GIMMS3g.

02 - Tierras de cultivo 03 - Zona de pasturas 04 - Bosques 05 - Arbustos y matorrales 08 - Vegetación escasa 99 - Otras clases 0 200 400 800 Kilómetros Mali Niger Mauritania Nigeria Guinea Senegal Burkina Faso Benin Algeria Ghana Cote d'Ivoire Togo Guinea-Bissau Gambia Sierra Leone 10°0'0"E 10°0'0"E 0°0'0" 0°0'0" 10°0'0"W 10°0'0"W 20°0'0"N 20°0'0"N 10°0'0"N 10°0'0"N

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Figura 6.10. Valor del NDVI promedio y tendencia lineal en las clases: tierras de cultivo, zona de pasturas, bosques, arbustos y matorrales, y vegetación escasa.

El error relativo (Figura 6.11) es más elevado entre los valores de NDVI AVHRR GIMMS3g y SPOT-VGT, y los valores máximos del error se dan entre los años 2000 y 2003. Algo parecido ocurre en la comparación de NDVI AVHRR GIMMS3g y MOD13A2, donde los valores más

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altos del error se producen en el intervalo de tiempo comprendido entre los años 2000 y 2003. Esto puede estar causado por el cambio de sensor VEGETATION 1 a VEGETATION 2 a principios del año 2003 y también por el cambio del satélite NOAA16 a NOAA17 en abril de 2004.

Las diferencias en el NDVI de SPOT-VGT y MOD13A2 son menores en casi todas las clases y se sitúa en valores que van de 0 a 15 %.

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Figura 6.11. Error relativo entre los valores de AVHRR GIMMS3g/MOD13A2, AVHRR GIMMS3g/SPOT_VGT y SPOT- VGT/MOD13A2.

6.3.4 Comparación en puntos seleccionados

Los puntos seleccionados para estudiar de forma más concreta el comportamiento de la vegetación corresponden a las localizaciones de las estaciones meteorológicas analizadas en el capítulo anterior. Para comparar el perfil del NDVI con el tipo de cubierta existente en la zona se han utilizado dos mapas de cubiertas del suelo: el GLC del año 2000 producido por el JRC y el GLC-share del año 2014 confeccionado por la FAO.

El mapa de cubiertas del suelo GLC-2000 incluye 22 tipologías de suelo y tiene una resolución espacial de 1 km.

El GLC-share tiene 11 tipologías y su resolución espacial es de 1 km. Este mapa está compuesto de 11 capas; cada capa representa una cubierta donde las celdas tienen valores comprendidos de 0 a 100, que es el porcentaje de ocupación de esa cubierta en la celda.

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La serie temporal del NDVI para Diourbel, Senegal (Figura 6.12), está marcada por un número elevado de celdas que han sido descartadas por no cumplir criterios de calidad en la serie MODIS (a causa del elevado valor de aerosoles), lo cual no implica que sí se cumplían los criterios en las otras series, sino que simplemente este parámetro no se contempló en el diseño de los sensores. La localización está clasificada como tierras de cultivo (96 %) y zona de pasturas (35 %) según el GLC-share del año 2014. Este mismo punto pero en el GLC del año 2000 está clasificado como mosaico de tierras de cultivo y arbustos. El comportamiento de la serie temporal se asemeja al perfil temporal realizado para la clase tierras de cultivo (Figura 6.10).

Figura 6.13. Serie temporal del NDVI para la localización de Kiffa, Mauritania.

Kiffa, en Mauritania, es la localización que está situada más al norte de todas las analizadas (Figura 6.13). La clasificación del tipo de cobertura del suelo que recibe tanto del GLC-2000 como de GLC-share del 2014 es zona de pasturas. En esta localización los valores SPOT y MODIS se asemejan bastante, si bien no ocurre lo mismo con los datos AVHRR GIMMS3g, que proporciona valores superiores del NDVI. Igual que en la estación de Diourbel, no se tiene la serie completa de valores MODIS, ya que algunos meses no pasaron el filtro de calidad a causa de los aerosoles durante los meses de la época seca. En los gráficos de dispersión se observa como los valores de AVHRR son generalmente más elevados, y los coeficientes de determinación muestran que los conjuntos no coinciden tan exactamente.

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Figura 6.14. Serie temporal del NDVI para la localización de Kita, Malí.

En la localización que corresponde a Kita, Malí (Figura 6.14), los valores del NDVI de las series SPOT-VGT y MOD13A2 son muy parecidos, pero no ocurre lo mismo con los datos AVHRR GIMMS3g, que generan valores superiores. Kita, según los usos del suelo del año 2000, está clasificada como zona de cultivo y, según los usos del suelo del año 2014, un 81 % de la celda son tierras de cultivo y el 19 % restante corresponde a bosque. La recta de regresión lineal en los gráficos de dispersión tiene pendiente prácticamente igual a uno, y el coeficiente de determinación es muy elevado.

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Figura 6.15. Serie temporal del NDVI para la localización de Ouahigouya, Burkina Faso.

Las clasificaciones proporcionadas por GLC-2000 y GLC-share para Ouahigouya, en Burkina Faso (Figura 6.15), no coinciden. Según el GLC-2000 está clasificada como tierra de cultivo, mientras que según el GLC-share el 21 % corresponde a zona de pastura, el 16 % a bosques, el 16 % a arbustos y matorrales y un 8 % es vegetación escasa (falta completar por parte de GLC-share el tipo de cubierta del 39 % de la superficie). A partir del año 2006 el comportamiento de la serie temporal corresponde más a tierras de cultivo; puede ser que en esta zona se cambiara el tipo de usos del suelo. Los tres conjuntos del NDVI se parecen bastante, especialmente en los últimos años. Los valores de MOD13A2 casi siempre recogen los picos máximos con un valor superior a los otros.

Figura 6.16. Serie temporal del NDVI para la localización de Natitingou, Benín.

Natitingou, en Benín (Figura 6.16), es la localización que está situada más al sur de la zona de estudio y está clasificada como tierras de cultivo en GLC-2000, y según el GLC-share el 43 % de la celda son tierras de cultivo, el 15 % zona de pasturas, el 11 % bosques y el 15 %

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arbustos y matorrales (falta por asignar el 16 %). Los datos SPOT y MODIS se comportan de forma muy parecida, en especial en la época seca y a partir de 2004. La serie temporal se asemeja a tierras de cultivo (Figura 6.10).

Figura 6.17. Serie temporal del NDVI para la localización de Tahoua, Níger.

La zona de Tahoua, en Níger (Figura 6.17), está clasificada como tierra de cultivos gestionados según GLC-2000, y según GLC-share está clasificada como tierra de cultivos en un 63 %, zona de pastura en un 26 %, bosque en un 10 % y suelo desnudo en un 1 %. Entre los años 2000 y 2009 los valores del NDVI son bastante bajos y se parecen bastante más a las áreas clasificadas como zona de pasturas que al comportamiento de tierras cultivo (Figura 6.10); entre 2009 y 2012 es probable que haya existido un cambio en la cubierta vegetal.

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Figura 6.18. Serie temporal del NDVI para la localización de Maradi, Níger.

Maradi, en Níger (Figura 6.18), también está clasificada como tierra de cultivo en GLC-2000; en GLC-share está compuesta por un 52 % de tierras de cultivo, 1 % de zona de pastura, 46 % de vegetación escasa y 1 % de suelo desnudo. La serie temporal es muy dispar para los tres conjuntos de datos. Los valores de SPOT-VGT tienen valores muy bajos en comparación con AVHRR GIMMS3g y MOD13A2, y se asemeja más a una zona de vegetación escasa (Figura 6.10).