Desarrollan una herramienta de apoyo a la gestión forestal tras los incendios

Una de las consecuencias del cambio climático global es que puede llover, nevar o granizar, más o menos de lo que se consideraba “habitual” cada año. Otra es que las precipitaciones se concentren en un menor número de eventos (llueve lo mismo en total al año, aunque ocurre menos veces, pero cuándo lo hace es más intenso) o también, que las sequías sean más frecuentes y se mantengan durante más tiempo. Todo lo anterior hace más vulnerables los bosques a los megaincendios, que son aquellos que dañan superficies forestales mayores de 10.000 hectáreas. Para hacernos una idea, 1 hectárea equivale a la superficie de 1 campo de fútbol.

En las últimas tres décadas y gracias al conocimiento de las condiciones ambientales (del pasado, presente y/o predicciones futuras) de un lugar concreto, junto con observaciones de la presencia de, por ejemplo, pinos o robles en esa misma zona, la comunidad científica ha sido capaz de obtener mapas que identifican, tanto para el momento actual como para finales del siglo XXI, “áreas potencialmente habitables” de cada una de las especies, en lo que se conoce como Modelos de Nicho Ecológico. Esta herramienta se utiliza en muchos campos de investigación, como por ejemplo en los Planes de Conservación o los estudios sobre Especies Exóticas, pero hasta ahora no se había puesto a prueba su utilidad en la restauración de zonas incendiadas.

Por primera vez, investigadores de la Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Montes, Forestal y del Medio Natural de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), junto a otros del Centro Nacional Instituto de Investigación y Tecnología Agraria y Alimentaria (INIA), Instituto de Ciencias Forestales (ICIFOR), Universidad Autónoma de Madrid (UAM) y el Centro de Investigación en Biodiversidad y Cambio Global de la UAM, en España todas estas entidades, han obtenido mapas que muestran cuán adecuada es y será en el futuro cercano una determinada área para especies de arbolado afectadas por el fuego hace casi 20 años (2005). Para ello, han tenido en cuenta el estado de regeneración en la actualidad y también las previsiones de aumento de 4,5 grados centígrados en la temperatura media global a finales de este siglo. Los resultados de la investigación demuestran la utilidad de los modelos de nicho ecológico como herramienta de apoyo para a los gestores de los montes, que diseñan los Planes de Restauración a medio y largo plazo, después de ocurrir un incendio y velan por la recuperación y sostenibilidad de los bosques.

En el estudio, el equipo encabezado por Cristina Carrillo-García de la UPM propone que los planes de restauración post-incendio contemplen los efectos del cambio climático en la dinámica de regeneración. Por lo tanto, los autores del estudio sugieren el uso de modelos de nicho ecológico como una herramienta de apoyo proactiva para los gestores forestales, ya que estos modelos proporcionan un mayor dinamismo a los planes de restauración (a pesar de algunas limitaciones reconocidas), además de otros tipos de acciones de gestión implementadas después de los megaincendios.

Un bosque quemado. (Foto: Michael J. Darr / U.S. Geological Survey)

Se construyen modelos de nicho ecológico de alta resolución (25 metros) para las cuatro especies principales de árboles en un área afectada un megaincendio en el centro de España a dos escalas (local y regional), dos períodos temporales (2 y 14 años después del incendio) a escala local, y en dos escenarios futuros de cambio climático. El uso de modelos de nicho ecológico precisos proporciona tanto una interpretación objetiva de las condiciones potenciales del hábitat como la oportunidad de examinar parches de vegetación, que son muy valiosos en la gestión de la restauración de áreas afectadas por megaincendios considerando escenarios de cambio climático.

El estudio se titula “Ecological niche models applied to post-megafire vegetation restoration in the context of climate change”. Y se ha publicado en la revista académica Science of The Total Environment. (Fuente: UPM)