Introducción

La llegada del monitoreo por satélite hacia finales de la década de 1950 permitió un gran avance en la comprensión del papel crítico que el sistema tierra-océano desempeña en mantener la vida en nuestro planeta (^{House et al., 1986}). El uso de satélites artificiales ha revolucionado nuestro entendimiento y ha revelado la diversidad y complejidad de los ecosistemas terrestres, aspectos que antes no eran fácilmente apreciados (^{Pfeifer et al., 2012}). Además, ha evidenciado el efecto del crecimiento exponencial de las poblaciones humanas a lo largo de los márgenes costeros y peninsulares; la modificación de los procesos naturales y de aquellos efectos que ponen en riesgo a la población (^{Patino y Duque, 2013}). En este contexto, las observaciones científicas desde la escala sinóptica espacial coadyuvan a entender y resolver problemas socio-ambientales, ya que sin datos a esta escala se perdería la capacidad de diagnosticar fenómenos tales como la deforestación, la fragmentación y la desertificación, entre otros.

En las últimas dos décadas se han desarrollado algoritmos que utilizan la tecnología de percepción remota para monitorear en forma regular y sinóptica los cambios de la vegetación como respuesta a las fluctuaciones ambientales (^{Kogan, 1997}). Una de ellas es el uso del Índice de Diferencias Normalizadas de Vegetación (NDVI, por sus siglas en inglés). Este índice se basa en las propiedades de reflexión diferencial de la vegetación en las porciones visible e infrarroja del espectro, y constituye un sistema de monitoreo remoto de la vegetación, tanto en tiempo como en espacio (^{Tucker, 1979}; ^{Kogan, 1997}; ^{Yengoh et al., 2015}). Los estudios realizados utilizando esta técnica son múltiples y muy variados. Entre otros se encuentran aquellos enfocados a los modelos para estimar el índice de área foliar (^{Friedl et al., 1994}; ^{Wang et al., 2005}); la cobertura y dinámica vegetal (^{Cicone y Parris, 1992}; ^{Hlavka y Spanner, 1995}; ^{Alatorre et al., 2014}); la deforestación y fragmentación de hábitats (^{Hlavka y Strong, 1992}; Njomo, 2008; ^{Kumar et al., 2010}); la evaluación del suelo y estado de la vegetación (^{Kozoderov y Kosolapov, 1993}; ^{Verhulst et al., 2009}) y cambios interanuales del NDVI relacionados con el fenómeno del El Niño Oscilación del Sur (ENOS) en diferentes regiones (^{Liu et al., 1994}; ^{Li y Kafatos, 2000}; ^{Plisnier et al., 2000}, ^{Poveda y Salazar 2004}; ^{Erasmi et al., 2009}; ^{Van Leeuwen et al., 2013}) y cambios a nivel global (^{Kogan, 2000}; ^{Peng et al., 2012}).

En nuestro caso nos interesa analizar no solamente el comportamiento promedio temporal o espacial del NDVI, sino también observar su tendencia, que si bien es un método simple, es un concepto importante en el estudio de series temporales, pues permite observar en un sentido general el patrón positivo (aumento o al alza) o negativo (disminución o a la baja) de los elementos de un entorno particular durante un período determinado, en este caso el comportamiento del NDVI en la porción meridional de la península de Baja California durante los últimos 15 años.

La península de Baja California se encuentra en la región noroeste de México, al norte del Trópico de Cáncer y, por lo tanto, bajo la influencia del cinturón de altas presiones del hemisferio norte. Está influenciada en su costa occidental por la corriente fría de California y en su costa oriental por el agua cálida del Golfo de California. Debido a su origen geológico, la península cuenta con una orografía muy diversa que presenta valles, planicies, lomeríos y sierras elevadas (^{INEGI, 1991}). Hacia la porción meridional de la península, algunos de sus rasgos orográficos más importantes son las montañas de la Sierra de la Giganta, la Sierra de Guadalupe y la Sierra de la Laguna, que da nombre a la Reserva de la Biosfera localizada en el sitio (Figura 1). En términos generales se trata de una zona árida que recibe en promedio alrededor de 200 mm de precipitación al año durante el verano, su principal época de lluvias (^{INEGI, 1991}).

Figura 1 Área de estudio y sitios de referencia. 

Respecto a su estatus biogeográfico, ^{Álvarez-Castañeda et al. (1995)} postularon que esta podría ser clasificada como una subprovincia, que denominaron Subprovincia Sudcaliforniana, y la distinguieron del resto de la provincia del Desierto Sonorense debido a la mayor persistencia árida peninsular.

Debido a su naturaleza árida, la sequía es una de las mayores amenazas de desastre natural a las que se enfrenta la zona, cuyos efectos han sido clasificados de severos a extremadamente severos, y de acuerdo a los pronósticos oficiales esta situación empeorará los próximos años (^{Ivanova y Gámez, 2012}).

Por su parte, una de las mayores amenazas de origen antrópico en la zona es la presión generada al sistema natural por la mala planificación tanto de los centros de población como de los desarrollos turísticos, particularmente evidentes hacia la porción más sureña de la península de Baja California. Esta presión puede potenciar perturbaciones, ya sean de origen natural, como las sequías, o de origen artificial, como la fragmentación inducida, hasta un punto de modificación de no retorno en el sistema natural. Es por ello que su análisis, evaluación y seguimiento, pueden contribuir a la definición de medidas oportunas que prevengan los altos costos, ecológicos y económicos, para la posteridad.

En este contexto, el objetivo de este trabajo es mostrar el comportamiento promedio del NDVI, así como su tendencia sostenida en alta resolución espacial en el incipiente siglo XXI, con la finalidad de observar si existen patrones claros de cambio en el sistema socio-ambiental de la porción sur de la península de Baja California.

Material y métodos

En este trabajo se analiza el comportamiento promedio y la tendencia sostenida del NDVI en la región meridional de la península de Baja California para los primeros 15 años de registro completo del siglo XXI, esto es, de enero de 2001 a diciembre de 2015, a partir de imágenes satelitales tipo MODIS. Dichas imágenes se obtuvieron de la base de datos pública de Land Processes Distributed Active Archive Center (LPDAAC, https://lpdaac.usgs.gov/) de la Administración Nacional de la Aeronáutica y del Espacio estadounidense (NASA, por sus siglas en inglés). La información se encuentra en formato binario con resolución espacial de 250 m (unidad de un pixel), y con resolución temporal de 16 días (MOD13Q1). Los datos del NDVI correspondientes a la región sur de la península de Baja California se encuentran disponibles en dos mosaicos (“tiles”) (h07v06 y h08v06), por lo que se aplicaron técnicas de mosaico de imágenes para generar cada imagen promedio de 16 días y, posteriormente, trabajar sobre una base mensual. Las imágenes contienen información de alta sensibilidad radiométrica en 36 bandas espectrales que capta el radiómetro Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), a bordo del satélite TERRA, en tres diferentes resoluciones espaciales: 250 m 500 m y 1000 m. Las bandas espectrales que se utilizan para monitorear la vegetación son la banda visible y las cercanas al infrarrojo (1, 2, 3 y 7), debido a que los pigmentos de clorofila tienen una reflectancia en la parte visible y cercana al infrarrojo de aproximadamente el 20% en el intervalo espectral de 0.5 a 0.7 micrómetros, y de 60% en el intervalo de 0.7 a 1.3 micrómetros. La reflectancia diferencial de estas bandas se utiliza para clasificar la cobertura de la tierra, estimar áreas de cultivo y detectar estrés de plantas. Hasta la fecha se han propuesto diversos índices que utilizan diferentes combinaciones de bandas espectrales, con el objetivo de identificar cuál es la que representa las condiciones de la vegetación de una manera más contundente (^{Gutman, 1991}). El sistema de imágenes MODIS contiene dos tipos de índices de vegetación, el NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), que es sensible a la clorofila, y el EVI (Enhanced Vegetation Index), enfocado a las variaciones estructurales de las plantas, como su fisonomía, tipo o área foliar, y que debe ser contrastado con verificaciones en sitio. En este trabajo utilizamos el NDVI que se define como:

donde: R_IRC y R_R son, respectivamente, los valores de reflectancia bidireccional de la superficie para las bandas del infrarrojo cercano y rojo, que son las bandas B2 y B1 de la imagen (^{Tucker, 1979}).

Los productos MODIS se recortaron y reproyectaron del sistema Universal Transversal de Mercator (UTM) al sistema de coordenadas geográficas WGS84; el procesamiento de los datos MODIS se llevó a cabo utilizando el software de programación R (^{R Core Team, 2015}) a través de diferentes librerías. En total se analizaron 345 imágenes de NDVI que, en conjunto, tuvieron la cobertura espacial y temporal requerida.

El valor promedio del NDVI para cada pixel del área de estudio se calculó de la siguiente manera:

donde: es el promedio del NDVI de cada pixel en el área de estudio durante el periodo 2001-2015, NDVI_ij es la observación del NDVI del i-ésimo día juliano (ejemplo: 001, 017, 033, etc.) y el j-ésimo año.

Posteriormente, y para obtener los valores de la pendiente de las rectas y observar sus tendencias, se realizaron ajustes de mínimos cuadrados para cada serie de 15 años de cada pixel. Finalmente, se analizaron los coeficientes de variación para observar la consistencia espacial en las bases de datos. Para ello se utilizó el software de programación R (^{R Core Team, 2015}) así como el software QGIS (Quantum GIS), de código libre, para Mac OS, y se generaron mapas para su mejor visualización espacial.

Resultados

Se analizaron un total de 1 377 985 pixeles que, en conjunto, cubren toda la superficie de la porción sur de la península de Baja California, incluyendo islas.

Dado que los valores son normalizados, los valores del NDVI se encuentran entre -1 y 1, siendo los valores más cercanos a 1 los que tienen mayor vigor de la vegetación y los valores negativos corresponden a cuerpos de agua. El total de los porcentajes correspondientes a cada valor de NDVI se muestra en la Tabla 1. Como se puede apreciar el mayor porcentaje se concentra entre valores de 0.1 y 0.3 con el 67.04%, esto es consistente si se considera que se trata de una zona árida. El comportamiento espacial del NDVI promedio para cada pixel se puede apreciar claramente en la Figura 2, donde se observa que los valores por arriba de 0.5 (2.08%) están asociados claramente con las áreas de mayor cobertura vegetal localizadas hacia las zonas altas de la Sierra de San Francisco, el corredor de la Sierra de la Giganta, la Sierra de Guadalupe y, particularmente, con los valores máximos (>0.8) en la Reserva de la Biosfera Sierra La Laguna (RBSL) en la porción más sureña de la península (Figura 2), así como también en la porción del manglar asociado a la zona de canales en la zona norte del complejo lagunar Bahía Magdalena-Almejas y, en menor grado, en la región sureste del mismo complejo lagunar (Figura 2).

Figura 2 Promedio del NDVI 2001-2015 para cada pixel de 250 x 250 m. Se muestran los polígonos (líneas punteadas) de la Reserva de la Biosfera del Vizcaíno en el norte y la Reserva de la Biosfera Sierra La Laguna en la porción sur. 

La tendencia del NDVI se presenta en la Figura 3. Los valores negativos indican que el NDVI está disminuyendo, es decir,que la vegetación presenta menos vigor; los valores positivos indican que se está reverdeciendo o que presenta mayor vigor de la vegetación, y los valores cercanos a cero significan valores neutros o sin cambios significativos. Como se puede apreciar, más del 80% de los pixeles no presenta cambios significativos en su tendencia (valores de -0.005 a 0.005), lo que en principio indica que el mayor porcentaje del área analizada se encuentra en condiciones normales; el 18% presenta tendencia positiva, donde destaca la porción del valle del Vizcaíno y la porción central del área de estudio, en donde se encuentran los asentamientos poblacionales de Ciudad Constitución y Ciudad Insurgentes, conocido también como el valle de Santo Domingo, y que puede estar asociado a la reactivación de los campos de cultivo. Finalmente, menos del 1% de los pixeles analizados presenta tendencia negativa; sin embargo, es particularmente importante que estas áreas de tendencia negativa coinciden con áreas tradicionalmente verdes, como las porciones elevadas de las sierras. Adicionalmente, se observa un claro patrón de tendencia negativa hacia el sur de la península, específicamente en las inmediaciones de las ciudades de La Paz, Cabo San Lucas, San José del Cabo y el pueblo mágico de Todos Santos. Con respecto a las islas del Golfo de California, destaca la tendencia negativa en la porción sur de las islas Espíritu Santo y Cerralvo (Jacques Cousteau, Figura 3) ambas áreas naturales protegidas que forman parte de la Red Mundial de Reservas de la Biosfera de la UNESCO como Reserva Especial de la Biosfera (^{CONANP, 2016}). Si bien el porcentaje de pixeles con tendencia negativa es muy bajo en comparación con el área total, destaca la correspondencia con las zonas de mayor densidad poblacional y de mayor desarrollo turístico, particularmente evidente en las inmediaciones de Cabo San Lucas, San José del Cabo, La Paz, Todos Santos y el litoral de la porción sureste de la península, conocido como Cabo del Este, punto de salida para la isla Cerralvo. También se aprecian áreas dentro de la RBSL que tienen tendencia negativa, lo que es importante debido a la característica endémica de esta unidad fisonómico-florística, que en promedio es la zona más verde del sur de la península (Figura 2); sin embargo, su tendencia indica que en los últimos 15 años ha ido el perdiendo vigor de su vegetación (Figura 3).

Figura 3 Valores de la tendencia del NDVI (valor de la pendiente de la recta de regresión de cada serie) para el periodo 2001-2015 para cada pixel de 250 x 250 m. Se muestran los polígonos (líneas punteadas) de la Reserva de la Biosfera del Vizcaíno en el norte y la Reserva de la Biosfera Sierra La Laguna en la porción sur. 

En la Figura 4 se muestran los valores del coeficiente de variación (CV), expresada en porcentaje para cada serie de tiempo de cada pixel. Se observa que más del 98% de los datos tienen ≤ 20% de variación, lo que respalda la consistencia de los datos. Con valores de CV por debajo del 10% destacan nuevamente las áreas de la Sierra de San Francisco, el corredor de la Sierra de la Giganta, la Sierra de Guadalupe y la Sierra de la Laguna, mientras que la porción occidental de mayor influencia oceánica por el Pacífico mexicano presenta los valores más altos de CV, especialmente hacia la parte suroeste de la Reserva de la Biosfera del Vizcaíno.

Figura 4 Coeficiente de variación del NDVI para el periodo 2001-2015 para cada serie de tiempo en cada pixel de 250 x 250 m. Se muestran los polígonos (líneas punteadas) de la Reserva de la Biosfera del Vizcaíno en el norte y la Reserva de la Biosfera Sierra La Laguna en la porción sur. 

Discusión y conclusión

En el presente trabajo presentamos el análisis del comportamiento promedio y de la tendencia sostenida del NDVI como indicador del vigor de la vegetación en cada pixel de 250 m para la serie de tiempo de 2001-2015 en la porción meridional de la península de Baja California. Se consideró esta herramienta debido a que da una idea sobre el funcionamiento del ecosistema terrestre más que sobre la estructura del mismo; no obstante, el comportamiento promedio del NDVI puede asociarse con las principales características fisiográficas y climáticas presentes en la región, como se aprecia en la Figura 2. Sin embargo, el enfoque del presente manuscrito se centra en la fluctuación a largo plazo que se observa en cada pixel; es decir, su tendencia lineal, aunque si bien es cierto que la mayor parte del área estudiada no muestra cambios en su tendencia (NDVI ≅ 0), más del 95% de los sitios con tendencia negativa se localizan en las zonas que rodean los asentamientos poblacionales de mayor densidad o de mayor desarrollo turístico en la región. Estas áreas con tendencia negativa en su conjunto generan un gradiente de presión antrópica que literalmente rodea a la RBSL y que genera estrés en el sistema, como quedó demostrado con la presencia de valores de tendencia negativa al interior de la RBSL. Este hallazgo cobra mayor importancia si consideramos que esta zona es donde se encuentra la mayor concentración de vegetación perenne del sur la península de Baja California, y cuya asociación florística de tipo bosque encino-pino y pino-encino fue pieza clave para la declaratoria como Reserva de la Biosfera. Esta zona presta una gran cantidad de servicios ecosistémicos, entre los que destaca ser el principal lugar de recarga de los mantos freáticos que abastecen los asentamientos poblacionales de los municipios de La Paz y Los Cabos (^{Sánchez-Brito et al., 2013}). Este comportamiento de tendencias negativas en el NDVI se observa también hacia la ciudad de La Paz, su zona conurbada y las islas cercanas, particularmente en el sur de la isla Cerralvo y el sur de la isla Espíritu Santo.

Con base en estos resultados podemos inferir que en toda la región sur de la península de Baja California existe una fuerte presión estresante en el sistema que ocasiona cambios en su comportamiento y que, debido a la fisiografía de la zona, la presión se observa alrededor de la RBSL generando un gradiente hacia el centro de la misma (Figura 4) que ya muestra las consecuencias del cambio en el sistema.

Debido a su singularidad y belleza escénica, la porción sur de la península de Baja California ha tenido un fuerte impulso turístico, siendo este sector el que mayor aportación ha hecho al crecimiento económico de la región. No obstante, esta actividad económica ha sido también la que mayor modificación ha generado en el sistema natural, asunto particularmente evidente en los subsistemas costeros de la porción sur de la península. Estos procesos de desarrollo turístico y urbanización, además de fragmentación, generan niveles de perturbación que hasta ahora no habían sido medidos de ningún modo en escala sinóptica. Este primer esfuerzo representa una base para continuar con la búsqueda de patrones de cambio que puedan ser indicadores de la fase en la que se encuentran los sistemas analizados y estos, a su vez, puedan ser utilizados en el planteamiento de indicadores útiles para la toma de decisiones, particularmente en la planeación de desarrollos turísticos, ya que, como se plantea en este trabajo, el desarrollo mal diseñado puede ser uno de los principales generadores de estrés en los sistemas ecológicos, lo que con el tiempo puede derivar en modificaciones no sólo estructurales sino funcionales del sistema.