Application of terrestrial laser scanner for analyzing snowpack distribution in Pyrenean subalpine and forested sites

Resumo

La nieve juega un papel protagonista en numerosos procesos ambientales, hidrológicos y económicos en zonas de montaña. Por otro lado, el manto de nieve presenta una elevadísima variabilidad espacial y temporal, acentuada por la heterogeneidad del terreno típica de las zonas alpinas. Los procesos que controlan dicha variabilidad no son aún del todo comprendidos, y por ello han sido el principal objeto de estudio del trabajo desarrollado en esta Tesis. Multitud de procesos geomorfológicos, así como diversos ciclos ecológicos, mantienen una estrecha relación con la presencia estacional de nieve. Así ocurre entre otros las con tasas de erosión, la evolución de los glaciares, o el efecto aislante de la nieve que permite la regeneración de suelos y rige los ciclos anuales del crecimiento de vegetación en aquellas zonas con presencia de nieve en el tiempo destacable. También, desde un punto de vista hidrológico, la acumulación de agua en forma de nieve que tiene lugar en las cabeceras de los ríos de montaña, es el origen de la marcada influencia en el ciclo estacional de sus caudales, coincidiendo en el tiempo los periodos de mayor fusión con los de mayor caudal. Los Pirineos, como el resto de sistemas montañosos, presentan las mencionadas relaciones entre el manto de nieve y distintos ciclos de la naturaleza. Sin embargo, al tratarse de una cordillera situada en latitudes medias, en una zona de transición entre áreas climáticas de marcadas diferencias"; el estudio de la nieve es, si cabe, más importante que en otros sistemas montañosos. Por otro lado, los Pirineos están sujetos a una marcada variabilidad climática, originándose de este modo años con grandes acumulaciones de nieve alternados con años de intensas sequías. Considerando además el aumento de temperatura que las proyecciones de cambio climático pronostican para este sistema montañoso, queda claro el notable interés existente en estudiar y comprender aquellos factores de los que depende la evolución espacio-temporal del manto de nieve, así como en mejorar las herramientas de medición y modelización actualmente disponibles. En los Pirineos, la nieve tiene una fuerte presencia por encima de los 1500 metros durante los meses de invierno. La vertiente española drena a cuencas dominadas por condiciones semiáridas, por lo que su importancia en la hidrología y la gestión de los recursos hídricos de la cuenca del río Ebro es de gran relevancia. Dicha relevancia contrasta con una relativa escasa tradición de estudios nivológicos, especialmente a escala de detalle. El trabajo desarrollado en esta Tesis doctoral, se centra en el estudio de la distribución espacial del manto de nieve a pequeña escala (10-1000 m) y su evolución temporal en relación con las características topográficas, del dosel forestal y las condiciones climáticas dominantes cada año. Para ello se ha utilizado tecnología LiDAR (light detection and ranging), que actualmente es la tecnología que puede proporcionar información distribuida del manto de nieve a mayor resolución espacial. En concreto, se ha utilizado un Láser Escáner Terrestre (TLS), dispositivo que basa su funcionamiento en la tecnología LiDAR. Los TLS son sistemas de medición portátiles ampliamente utilizados en topografía. Dichos escáner generan nubes de punto del terreno con una elevada precisión, que al ser georreferenciadas y comparando aquellas nubes obtenidas en distintos momentos, permiten establecer los cambios topográficos del terreno. De este modo, para medir la distribución espacial del manto de nieve son comparadas nubes de puntos obtenidas con el TLS en días con presencia de nieve, con aquellas nubes de puntos de la misma zona obtenidas en días sin presencia de nieve. Realizando estas comparaciones distintos días a lo largo de una o varias temporadas de nieve, es posible analizar con gran nivel de detalle la evolución espacio-temporal del manto de nieve. Mediante la utilización de un TLS se ha monitorizado el manto de nieve en un ambiente de pasto subalpino y otro plenamente forestal durante tres temporadas invernales. Al mismo tiempo, la información de nieve obtenida ha sido combinada con otras técnicas de adquisición de información (fotografía time-lapse) y modelización para proponer nuevas metodologías en el estudio del manto de nieve a elevada resolución espacial. La zona de estudio subalpina se encuentra en la cabecera del Valle de Tena, en la vertiente derecha del Río Gállego y se denomina Cuenca Experimental de Izas. Este sitio experimental, cuenta con una extensión de 55ha y una elevación comprendida entre 2000 y 2300 m snm (sobre el nivel del mar). La zona forestal (dominada por Pynus sylvestris) es mucho más reducida (<1 hectárea) y se encuentra en las inmediaciones del Balneario de Panticosa, también en el valle de Tena, pero en este caso en la vertiente izquierda del Gállego. Se trata de un área relativamente plana donde alternan zonas con distintas densidades de dosel forestal, permitiendo así analizar la influencia de los árboles en la evolución espacial del manto de nieve. La base de datos creada durante los tres años de estudio, representa la primera aplicación de un TLS para la monitorización continuada del manto de nieve en los Pirineos. Por ello, el primer objetivo de la Tesis ha sido desarrollar un protocolo de aplicación del TLS, así como validar a partir de observaciones manuales los datos de espesor obtenidos mediante el TLS a 200, 400 y 800 metros de distancia del dispositivo. El proceso de validación de las mediciones del TLS fue realizado en la Cuenca Experimental de Izas. En ella, fueron elegidas las tres zonas de comparación con características topográficas distintas permitiendo establecer así si existe alguna dependencia con la curvatura o pendiente del terreno en las mediciones del espesor de nieve. El protocolo de medición con el TLS identifica las principales fuentes de error que pueden originar desviaciones durante el proceso de adquisición de datos. Así mismo describe los pasos a seguir para obtener información de la máxima calidad posible minimizando las posibles incertidumbres en el post-proceso de los datos. La validación realizada permitió establecer que las diferencias entre las mediciones manuales y las TLS en las zonas comparadas son inferiores a 0,1m, siendo prácticamente constante para las distancias de escaneo así como de las características del terreno. Aplicando de manera estricta el protocolo de utilización del TLS, en la Cuenca Experimental de Izas han sido obtenidos un total de 16 mapas de la distribución espacial del espesor de nieve a una resolución espacial de 1m. De igual manera, pero considerando las características de la zona de estudio situada en el Balneario de Panticosa, los mapas de nieve obtenidos en dicho lugar han sido generados a una resolución espacial de 0,25m para un total de 20 días de medición. Con el propósito de comprender la influencia que la topografía tiene en la distribución espacial del manto de nieve, en el área subalpina se aplicaron diversas técnicas estadísticas para determinar las variables topográficas que mejor explican la distribución del manto de nieve. Así mismo con estos análisis se pretende determinar sí las relaciones entre topografía y distribución del manto de nieve son constante en el tiempo o varía a lo largo del año, o entre los años analizados. Para ello ha sido necesario derivar las variables topográficas a partir de un modelo digital de elevación (DEM) con la mejor resolución espacial disponible para la zona de estudio, siendo esta de 5m. En estos análisis se han considerado las siguientes variables: altitud, pendiente, curvatura, índice de posición topográfica (TPI), exposición este-oeste (Easting), exposición Norte-Sur (Northing), Radiación Solar, y el denominado máximum slope parameter (Sx). De todas ellas, el TPI y el Sx han sido las más importantes para explicar la distribución del manto de nieve en la zona de estudio. El TPI es un índice que calcula la curvatura del terreno a distintas escalas espaciales seleccionas por el usuario; Sx es un índice que determina para una determinada dirección del viento (en una determinada ventana angular para esta dirección) y un radio de búsqueda, si una celda del DEM, está expuesta o no al viento de dicha dirección en función de la topografía comprendida para la ventana y distancia de búsqueda en la que se ha definido. Para valorar si la relación entre variables topográficas y distribución del manto de nieve es constante o varía en el tiempo durante los dos primeros años de estudio (2011-12 y 2012-13) se calculó el coeficiente de correlación de Pearson de forma individual para cada variable;" y dos clases de modelo de regresión: modelo de regresión múltiple y arboles binarios de regresión. Estos análisis estadísticos se aplicaron entre los datos del espesor de nieve y las variables topográficas para los 12 días en los que se midió la distribución nival con el TLS durante las dos primeras temporadas del estudio. Los resultados han mostrado que las variables TPI y Sx, además de mostrar la mayor capacidad de explicar la distribución del manto de nieve, son las que muestran un efecto más persistente a lo largo del tiempo. En el caso del TPI la escala espacial que mostró unas correlaciones más altas fue de 25m, mientras que para el Sx esta distancia ascendía hasta los 200m. Por otro lado la dirección para la que las correlaciones de Sx fueron mayores, se corresponde con la dirección de los vientos dominantes, que en esta zona son de dirección Noroeste. Ambas temporadas de estudio tuvieron marcadas diferencias en términos de la cantidad total de nieve acumulada, por lo que puede argumentarse que los resultados obtenidos con dichas variables tienen capacidad predictiva en la distribución de la nieve independientemente de las cantidades acumuladas. Las otras variables analizadas han demostrado tener una menor peso y una mayor variabilidad entre días, siendo únicamente remarcable el progresivo aumento de la importancia de la radiación solar al final de la temporada. En la zona forestal (Balneario de Panticosa), la topografía muestra una elevada homogeneidad espacial, sin embargo no ocurre así con las características del dosel forestal que presenta una alta heterogeneidad. En esta zona de estudio se han analizado los 20 días de medición con TLS durante los años 2011-2012, caracterizado por una gran escasez de nieve, y 2012-2013, en el que la acumulación y duración de nieve fue muy elevada si se compara con los datos históricos disponibles. Los espesores de nieve han sido puestos en relación con la presencia o no de dosel forestal, y la distancia a los troncos. Previamente se utilizó un Análisis de Componentes Principales (PCA) para identificar distintos patrones de distribución espacial entre los distintos días analizados. El espesor de nieve observado bajo el dosel forestal ha mostrado una reducción media del 49% (siendo registrados valores entre el 18 y el 80%) frente a los valores registrados en zonas adyacentes sin cobertura arbórea. El rango de variabilidad observado se explica en gran medida por la cantidad de nieve acumulada en la zona, siendo los días con mayores acumulaciones de nieve los que han mostrado menores diferencias de espesor. A una escala de detalle mayor, la proximidad a los troncos y la cobertura del dosel forestal han demostrado influir de forma clara en los patrones de fusión. De este modo, las diferencias entre zonas abiertas y aquellas zonas más próximas a los tronco, situadas bajo el dosel, aumentan a lo largo de la temporada invernal, viéndose únicamente reducidas durante episodios de nevadas. Por último, ha sido constatada la importante influencia que el viento puede ejercer en la distribución espacial del manto de nieve, independientemente de la cobertura forestal, después de eventos de fuerte viento. Además de la relevancia de los resultados obtenidos, la técnica TLS para la obtención de la distribución espacial del manto de nieve en un ambiente forestal no había sido aplicada con anterioridad, lo que confiere mayor relevancia a su aplicación así como a información obtenida mediante la misma. Tras mejorar la comprensión de como la topografía y el bosque afecta la evolución espacio-temporal del manto de nieve, el trabajo de investigación se centró en desarrollar dos métodos de modelización del manto de nieve combinando TLS con fotografías time-lapse y simulación del balance de energía. Ambos métodos fueron aplicados en la Cuenca Experimental de Izas, dado que existe una mayor base de datos para esta zona de estudio. Debido a que ambos métodos han sido desarrollados en la fase final de la tesis en la cual se disponía de una temporada invernal más (2013-2014), fueron consideradas tres temporadas completas. El primero de los métodos se denomina “backward snow depth reconstruction”. Con este método, a partir de la información de la superficie cubierta por nieve obtenida por fotografías diarias e información puntual de temperatura, se realiza una reconstrucción distribuida del espesor de nieve durante el periodo de fusión. La Cuenca Experimental de Izas cuenta con una cámara digital de fotos que adquiere automáticamente imágenes diarias de aproximadamente 30ha de la zona de estudio, permitiendo así observar a una resolución temporal diaria la evolución de la superficie cubierta por nieve. Para ello, la información RGB de las imágenes, tras un proceso de georreferenciación, es proyectada en el modelo digital de elevaciones de la zona. Esto es posible, estableciendo la correspondencia entre las coordenadas GPS de puntos reconocibles del terreno y los pixel correspondientes de las imágenes captadas, además de corregir distintos aspectos de la óptica de la cámara, como la aberración óptica. A partir de la información de presencia o no de nieve proyectada en el modelo digital del terreno de todos días de cada temporada, se identificó el día de desaparición de nieve en cada pixel. Empleando esta información, conocida como día de fusión final (MOD de sus siglas anglosajonas), se reconstruyo la evolución del espesor de nieve durante el periodo de fusión del manto nival mediante la aplicación de un modelo que relaciona la temperatura con la intensidad de la fusión. Para ello se utilizó la relación entre fusión de nieve y temperatura medidos en la torre meteorológica durante los periodos de fusión de 2012, 2013 y 2014. Con estos datos se calcula la denominada aproximación grados día (DDF, por sus siglas anglosajonas), cociente medio entre el espesor de nieve y la temperatura media, registrados ambos para cada día del periodo de fusión. Para la aplicación distribuida del DDF en toda la zona de estudio, se aplicaron dos calibraciones espaciales. En la primera calibración (calibración espacial constante) se considera que toda la cuenca posee la misma relación entre temperatura diaria y ritmo de fusión, de modo que para todas celdas con un MOD más antiguo a la fecha reconstruida, se aplica el mismo DDF. La segunda calibración (calibración espacial distribuida), emplea los datos del TLS para identificar diferencias espaciales en dicha relación. La calibración espacial distribuida calcula el cociente en cada una de las celdas entre la pérdida de espesor observada entre dos muestreos del TLS (primera y última medición TLS en el periodo de fusión) y la registrada en la torre meteorológica durante el mismo periodo de tiempo. Este coeficiente multiplica para cada celda el valor diario simulado según el DDF y la temperatura observada, de modo que se distribuyen espacialmente una aproximación de las distintas tasas de fusión que pueden observarse en la cuenca. Dichos coeficientes han sido calculados con datos de un año con escasa acumulación de nieve (2011-2012) y otro con elevada acumulación (2012-2013). Ambos se aplicaron a las reconstrucciones de las tres temporadas para ver hasta qué punto varían la distribución de los coeficientes obtenidas con distintas acumulaciones de nieve. Los dos métodos han demostrado la posibilidad de reconstruir el manto de nieve con una más que aceptable precisión, más si se tiene en cuenta la relativa sencillez del método y de la información necesaria. La aplicación de una calibración distribuida mejora ligeramente la reconstrucción de la evolución del manto de nieve, respecto al uso de un valor constante que relacione temperatura y fusión. Sin embargo, la mejora de calibración espacial distribuida desaparece o incluso empeora respecto a la calibración constante, si se utilizan los coeficientes calculados durante un año con características climáticas y nivológicas muy contrastadas. Por último, se exploró el uso de la información de distribución de nieve obtenida con TLS para mejorar las simulaciones distribuidas de un modelo que simula el balance de masa y energía del manto de nieve (Crocus). Tras adaptar el modelo a la cuenca de Izas y ajustar el forzamiento meteorológico para la escala de trabajo, se diseñó un sencillo pero eficaz método para combinar modelización con observación. Este método asimilar los mapas de espesor de nieve obtenidos con el TLS un determinado día y corrige las salidas de distribución espacial del manto de nieve del modelo para el día en cuestión. Una vez aplicada esta corrección a la salida del modelo, la simulación del modelo es reiniciada. Con la metodología presentada, Crocus simula la evolución del manto de nieve en cada temporada hasta llegar a la fecha de la primera adquisición con el TLS, momento en el que se conoce la distribución exacta del manto de nieve. Es entonces cuando se para la simulación y los valores simulados de espesor de nieve son ajustados a los valores observados. El método fuerza a que cada celda en la que se ha simulado el manto de nieve, el espesor de nieve se ajuste al observado, conservando el resto de las propiedades del manto de nieve simuladas por Crocus (densidad, temperatura, etc,¿). Una vez realizado el ajuste, la simulación continúa hasta la siguiente fecha en el que se conoce la distribución del manto de nieve. Esta técnica permite considerar en gran medida los efectos de la topografía y de la acción del viento que explican la distribución real del manto de nieve a escala de detalle, y que no es contemplada por el modelo Crocus. Para comprobar los resultados de esta técnica, las distribuciones espaciales del manto de nieve simuladas han sido comparadas con aquellas medidas por el TLS antes de corregir las salidas del modelo. Además, aprovechando los datos distribuidos del MOD obtenidos a partir de la fotografía time-lapse, los resultados de las simulaciones del día de desaparición de nieve para cada pixel fueron comparados con los valores observados. De esta forma se pudo comprobar como la técnica desarrollada mejora notablemente el realismo de las simulaciones del manto de nieve, lo que supone una clara ventaja para aplicar dichos modelos en determinadas aplicaciones, como podría ser la estimación de los recursos hídricos disponibles a lo largo de la temporada de nieve. De este modo, los datos obtenidos, así como las metodologías aplicadas y desarrolladas en esta Tesis, suponen un avance reseñable en el campo de la nivología. Los resultados también evidencian la gran complejidad de los procesos involucrados en la evolución espacio-temporal del manto de nieve, y la necesidad de continuar estudiándolos a distintas escalas de trabajo y mediante distintas aproximaciones metodológicas.